Las redes neuronales de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN), han revolucionado el procesamiento de imágenes digitales al permitir tareas como la detección, segmentación y generación de imágenes de objetos con una precisión y versatilidad sin precedentes.
Redes generativas de confrontación (GAN)
Las GAN emplean dos redes en competencia, un modelo generativo que crea nuevos datos y un modelo discriminativo que determina si los datos generados son reales o sintéticos. Esto permite diversas aplicaciones, como la generación de imágenes fotorrealistas y la transferencia de estilos.
Imagen en pintura y eliminación de ruido
Las técnicas avanzadas aprovechan los modelos de aprendizaje profundo para reconstruir sin problemas áreas de imágenes dañadas o degradadas completando datos faltantes o corruptos. Esto tiene importantes implicaciones en la restauración y mejora de imágenes.
Imágenes y análisis hiperespectrales
Las imágenes hiperespectrales implican la recopilación de datos en muchas bandas espectrales estrechas. Los avances recientes en algoritmos de procesamiento de imágenes permiten extraer información más rica, identificación de materiales y detección de anomalías.
Reconstrucción y Escaneo 3D
Con los avances en sensores 3D, métodos computacionales y fotogrametría, se están desarrollando modelos 3D de alta fidelidad y experiencias de realidad virtual a partir de imágenes del mundo real.
Análisis de imágenes médicas
El procesamiento de imágenes basado en aprendizaje profundo ayuda en la detección, el diagnóstico y el seguimiento del tratamiento de enfermedades en aplicaciones de imágenes médicas como resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y patología.