Google'ın yeni algoritması piksellerine ayrılmış fotoğrafları 'netleştiriyor'

Google Brain tarafından geliştirilen, çok küçük ve pikselli görüntüleri detaylı görüntülere dönüştürebilen yeni yazılım, filmlerde sıkça gördüğümüz "görüntüyü bozmadan yaklaştırma" eylemini gerçeğe yaklaştırıyor.

Düşük çözünürlüklü güvenlik kamerasına yakalanan suçlunun yüzüne yaklaşarak fotoğrafı piksellerine ayırdıktan sonra tek tuşla netleştiren o teknoloji bir polisiye klişesi olabilir.

Ancak Google Brain ekibi bu teknolojiyi pratikte uygulamayı başarıyor. Belki dizilerdeki kadar kesin ve net sonuçlar elde etmek mümkün değil ancak örneklerde programın ne kadar etkileyici olduğu görülebiliyor. 8×8 piksel görselleri 32×32 piksele dönüştüren sistem, orijinal görsele en yakın görüntüyü elde ediyor.

Peki Google Brain bunu nasıl yapıyor?

En basit haliyle algoritmayı açıklamak gerekirse; sistemin ilk olarak düzeltmesi gereken düşük çözünürlüklü görselin ana hatlarını oluşturması gerekiyor. Bunun için veritabanında yer alan yüksek çözünürlüklü bir görselin çözünürlüğünü kademe kademe düşürerek, işlemesi gereken görselle kıyaslıyor ve piksellerin dağılımına göre bir iskelet çiziyor.

Örneğin işlenen fotoğraf bir suratsa, çenede piksel dağılımının nasıl olacağını yüksek çözünürlüklü görseli bozarak anlıyor ve düşük çözünürlüklü görselde buna göre bir çene hattı oluşturuyor. İkinci aşamada algoritma tahminlerde bulunarak detayları işliyor. İki aşamanın sonunda ise daha net olan görsele ulaşıyor.

Teknoloji halihazırda kusursuz bir sonuç elbette elde edemiyor. Gerçeğe en yakın, tahmini sonuçlar sunmakla yetiniyor. Ancak yine de elde edilen sonuçlar orijinal görselle kıyaslandığında oldukça etkileyici ve başarılı görünüyor. Google Brain'in süper çözünürlük teknolojisi, insanlara kıyasla oldukça isabetli. Sistemin oluşturduğu görüntülerin gerçek olmadığının altını çizmek gerekiyor. Ünlü olmayan kişilerde yüzlerin ne kadar isabetli tahmin edildiği ise merak edilen bir konu

Google Brain'in yayınladığı çalışmanın detaylarına buradan ulaşabilirsiniz.