雾中的图像变得更清晰......可以使用AI修复损坏的镜头吗？

韩国科学技术院（KAIST）的研究团队开发出一项新技术，利用人工智能（AI）恢复因雾或漫射光反射损坏的清晰图像。
这增加了即使在以前很难获得清晰图像的情况下（例如噪点很多的夜间图像）也能获得清晰图像的可能性。
钟哲教授的研究团队宣布，他们已经开发出一种“基于视频扩散的图像修复技术”。该技术利用时间轴的连续性来消除模糊或损坏的图像。
研究团队开发了一种可以修复受损图像的系统。传统的AI视频修复存在一个局限性，即当训练数据超出范围时性能会下降。但通过结合光学模型和视频扩散模型，
具体来说，为了处理随时间变化的杂乱环境，我们引入了一个学习连续图像时间相关性的模型，并且
研究结果在厚度和噪声条件下超越了现有的最先进模型。在实验中，研究人员成功地观察到精子在移动散射物质（如雾和霾）中的运动。
还证实了该技术具有在多种情况下应用的潜力，包括消除雾气、提高图像分辨率以及盲目去模糊（澄清模糊图像）。
研究员权泰成表示，“学习时间相关性的扩散模型对于恢复散射物体背后隐藏的图像的光学逆问题非常有效。
“我们已经确认这是可能的，”他说道，“未来，我们将扩大研究范围，不仅仅是消除雾气和提高图像质量，还包括需要追踪光线时间变化的光学问题。”
该研究成果发表在国际学术期刊《IEEE 模式分析与计算学报》上。
该文章于本月13日发表在《先进机器智能技术论文（TPAMI）》期刊上。