Le reti neurali di deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN), hanno rivoluzionato l'elaborazione delle immagini digitali consentendo attività come il rilevamento di oggetti, la segmentazione e la generazione di immagini con precisione e versatilità senza precedenti.
Reti avversarie generative (GAN)
I GAN utilizzano due reti concorrenti, un modello generativo che crea nuovi dati e un modello discriminativo che determina se i dati generati sono reali o sintetici. Ciò consente diverse applicazioni come la generazione di immagini fotorealistiche e il trasferimento di stili.
Reinpainting e denoising delle immagini
Le tecniche avanzate sfruttano i modelli di deep learning per ricostruire perfettamente le aree dell'immagine danneggiate o degradate riempiendo i dati mancanti o corrotti. Ciò ha implicazioni significative nel restauro e nel miglioramento delle immagini.
Imaging e analisi iperspettrali
L'imaging iperspettrale prevede la raccolta di dati su molte bande spettrali strette. I recenti progressi negli algoritmi di elaborazione delle immagini consentono di estrarre informazioni più ricche, identificare materiali e rilevare anomalie.
Ricostruzione e scansione 3D
Con i progressi nei sensori 3D, nei metodi computazionali e nella fotogrammetria, modelli 3D ad alta fedeltà ed esperienze di realtà virtuale vengono sviluppati da immagini del mondo reale.
Analisi di immagini mediche
L'elaborazione delle immagini basata sul deep learning aiuta nel rilevamento, nella diagnosi e nel monitoraggio del trattamento delle malattie in applicazioni di imaging medico come risonanza magnetica, scansioni TC e patologia.
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