Deep learning neurale netværk, især Convolutional Neural Networks (CNN'er), har revolutioneret digital billedbehandling ved at muliggøre opgaver som objektdetektering, segmentering og billedgenerering med hidtil uset nøjagtighed og alsidighed.

Generative Adversarial Networks (GAN'er)

GAN'er anvender to konkurrerende netværk, en generativ model, der skaber nye data, og en diskriminerende model, der bestemmer, om de genererede data er reelle eller syntetiske. Dette muliggør forskellige applikationer såsom fotorealistisk billedgenerering og stiloverførsel.

Billedmaling og denoising

Avancerede teknikker udnytter deep learning-modeller til problemfrit at rekonstruere beskadigede eller forringede billedområder ved at udfylde manglende eller korrupte data. Dette har betydelige konsekvenser for billedgendannelse og forbedring.

Hyperspektral billeddannelse og analyse

Hyperspektral billeddannelse involverer indsamling af data på tværs af mange smalle spektralbånd. Nylige fremskridt inden for billedbehandlingsalgoritmer gør det muligt at udtrække rigere information, materialeidentifikation og anomalidetektion.

3D-rekonstruktion og -scanning

Med fremskridt inden for 3D-sensorer, beregningsmetoder og fotogrammetri udvikles 3D-modeller med høj kvalitet og virtual reality-oplevelser ud fra billeder fra den virkelige verden.

Medicinsk billeddannelsesanalyse

Dyb læringsdrevet billedbehandling hjælper med sygdomsdetektion, diagnose og behandlingsovervågning i medicinske billedbehandlingsapplikationer såsom MRI, CT-scanninger og patologi.