Des chercheurs indiens ont conçu un système de réseau neuronal capable de supprimer le bruit et d'accentuer les contours des images numériques beaucoup plus efficacement que les logiciels actuels..

Les scientifiques de l'institut de technologie de Coimbatore ont utilisé un réseau de neurones à Hopfield récurrent modifié pour inverser le flou et le bruit graves délibérément ajoutés aux petites images (256 pixels)..

Le nouveau système de filtrage inverse peut traiter rapidement une image, réduisant ainsi la distorsion, le bruit et le flou, tout en utilisant des ressources informatiques limitées.

Nettoyage des pixels un par un

De nombreux éditeurs d'images et logiciels de nettoyage de photos ont des outils intégrés conçus pour supprimer le bruit et accentuer les contours. Cependant, tout processus de nettoyage qui fonctionne en modifiant des pixels individuels entraîne une dégradation de l'image et une perte d'informations..

Les tentatives précédentes de filtrage inverse d'une image reposaient sur le fait que le rapport signal sur bruit était élevé. D'autres approches nécessitent d'énormes quantités de puissance de calcul.

La nouvelle approche de réseau neuronal réduit la perte d’informations tout en supprimant les effets de flou causés par les aberrations de l’objectif et en réduisant le bruit. L’analyse montre que la nouvelle approche permet d’améliorer la qualité jusqu’à 67%. Les résultats sont deux fois moins rapides que les méthodes moins efficaces..

Les scientifiques suggèrent que les distorsions dans une image dues aux perturbations atmosphériques pourraient être dissipées et qu'une photo prise par une journée chaude et brumeuse soit rendue acceptable. Parce que leur réseau de neurones nécessite beaucoup moins de ressources, il pourrait également être intégré aux caméraphones, ce qui améliorerait leur qualité d'image notoirement mauvaise.