Maschinelles Lernsystem verbessert Auflösung von Bildern

3. November 2017 Bildung/Forschung

Wird „Zoomen und Verbessern“ bald Realität? EnhanceNet-PAT ist ein Lernalgorithmus, der durch Mustererkennung Bilder hochauflösender machen kann. Das Vorbild für das maschinelle Lernen ist der Mensch selbst.

Forscher des Max-Planck Institutes haben einen maschinellen Lernalgorithmus vorgestellt, der niedrigauflösende in erkennbare Bilder umwandeln soll. EnhanceNet-PAT entfernt automatisiert die Schachbrettartekfakte, die beispielsweise beim Vergrößern von Bildern entstehen. Das soll etwa zum Editieren von interessanten Bildteilen verwendet werden können. Details