Deep-Learning-Neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), haben die digitale Bildverarbeitung revolutioniert, indem sie Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Bilderzeugung mit beispielloser Genauigkeit und Vielseitigkeit ermöglichen.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs nutzen zwei konkurrierende Netzwerke:ein generatives Modell, das neue Daten erstellt, und ein diskriminatives Modell, das bestimmt, ob die generierten Daten real oder synthetisch sind. Dies ermöglicht vielfältige Anwendungen wie fotorealistische Bilderzeugung und Stilübertragung.

Bildinpainting und Rauschunterdrückung

Fortschrittliche Techniken nutzen Deep-Learning-Modelle, um beschädigte oder beeinträchtigte Bildbereiche nahtlos zu rekonstruieren, indem fehlende oder beschädigte Daten ergänzt werden. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Bildwiederherstellung und -verbesserung.

Hyperspektrale Bildgebung und Analyse

Bei der hyperspektralen Bildgebung werden Daten über viele schmale Spektralbänder hinweg gesammelt. Jüngste Fortschritte bei Bildverarbeitungsalgorithmen ermöglichen die Extraktion umfangreicherer Informationen, die Materialidentifizierung und die Erkennung von Anomalien.

3D-Rekonstruktion und Scannen

Mit Fortschritten bei 3D-Sensoren, Rechenmethoden und Photogrammetrie werden aus realen Bildern hochauflösende 3D-Modelle und Virtual-Reality-Erlebnisse entwickelt.

Medizinische Bildanalyse

Die auf Deep Learning basierende Bildverarbeitung unterstützt die Krankheitserkennung, Diagnose und Behandlungsüberwachung in medizinischen Bildgebungsanwendungen wie MRT, CT-Scans und Pathologie.