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·Honza Tyl·1 min Lesezeit·Archiv 2018

Erster Teil der Trilogie über den Einsatz von Autoencodern – Rauschreduktion

Diesmal zur Rauschreduktion. Zunächst werde ich den gesamten Datensatz mit großem farbigen Rauschen verschmutzen. Dieses beschädigte Bild komprimiere ich (auf 512 Ziffern) und dekomprimiere es erneut. Das überflüssige Rauschen war…

Erster Teil der Trilogie über den Einsatz von Autoencodern – Rauschreduktion

Diesmal zur Rauschreduktion. Zunächst werde ich den gesamten Datensatz mit großem farbigen Rauschen verschmutzen. Dieses beschädigte Bild komprimiere ich (auf 512 Ziffern) und dekomprimiere es erneut. Das überflüssige Rauschen war für das Netzwerk schwierig zu merken, also ist es nach der Bearbeitung verschwunden. 🙂

Foto des Benutzers Künstliche Intelligenz.

Generator für farbiges Rauschen. Weder zu viel noch zu wenig, darin liegt der Zauber der Mäßigung – ich nehme den zweiten von rechts (10%).

Foto des Benutzers Künstliche Intelligenz.

Rauschen entfernt, die Wahrheit jedoch auf Kosten einer gewissen Unschärfe, aber können Sie das in Photoshop besser machen?

Foto des Benutzers Künstliche Intelligenz.

Manchmal erscheinen mir die rekonstruierten Fotos schöner als die Originale. 🙂

Foto des Benutzers Künstliche Intelligenz.

Und wieder haben wir mit dem Rauschen auch die Brille verloren. Überflüssige Details müssen weg.

Původní zdroj: wordpress

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