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Procesamiento con red neuronal

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Re: Procesamiento con red neuronal

Notapor rivaner » 10 Feb 2020, 01:32

JMLA escribió:Quizá simplemente esta orientación reductora de ruido no haya "sobrevivido" al proceso evolutivo.


En teoría debería seguir ahí. Al menos eso dice la FAQ:

Do you remove JPEG noise from images I upload?
Yes, if we detect an image with .jpg or .jpeg extension we automatically apply noise reduction system, also based on neural networks. If for any reasons you want to upscale your image and avoid noise removal – upload your image as .png


Por otra parte, teniendo en cuenta la clientela que mencionan, parece que debería ser un producto estable. :?
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Re: Procesamiento con red neuronal

Notapor Rafa18 » 10 Feb 2020, 09:41

Bueno, habla de eliminar el ruido causado por la compresión de los .jpg y lo cierto es que yo probé a que hiciera upscaling y reducción de ruido de una foto antigua con grano, o sea, del escaneado de una foto analógica de mala calidad.

El upscaling lo hizo bastante bien pero el grano resultante era el mismo, ni fué a más ni fué a menos. Eso sí, se supone que una imagen grande impresa a un tamaño pequeño tedrá menos grano que si imprimo directamente la foto escaneada tal cual. O al menos en teoría pero sea como sea no realizó la reducción de grano que esperaba ver en pantalla.

Lo mismo me monté la película y este programa no hace esto realmente.
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Re: Procesamiento con red neuronal

Notapor Guillermo Luijk » 10 Feb 2020, 09:49

El grano analógico no se quita Rafa, primero porque es bonito pero además porque los algoritmos no lo entienden como tal (tiene textura y forma) así que seguramente sean mucho menos efectivos con él.

Salu2!
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Re: Procesamiento con red neuronal

Notapor Juanfra » 10 Feb 2020, 09:53

Rafa18 escribió:Aunque se ven cosas chulas pienso que es algo que aún necesita mejorar, por mi parte estaré pendiente a esta página a ver qué nos ofrece dentro de unos meses.

¿Alguien conoce alguna otra similar?


El software de topazlabs tiene independientemente un programa para reescalado (Gigapixel) y otro para eliminar el ruido fotográfico típico cuando se pone en apuros a un sensor por baja luz (DeNoise).
Existe demo descargable funcional durante un mes.


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Re: Procesamiento con red neuronal

Notapor Rafa18 » 10 Feb 2020, 10:37

Guillermo Luijk escribió:El grano analógico no se quita Rafa, primero porque es bonito pero además porque los algoritmos no lo entienden como tal (tiene textura y forma) así que seguramente sean mucho menos efectivos con él.

Salu2!


Bueno, el grano del analógico es bonito cuando queda bien pero cuando apenas se te ve la cara deja de ser tan bonito. Jejeje.

Simplemente era una prueba para ver qué resultado daba, no esperaba gran cosa y la verdad, ha ido mejor de lo que me esperaba.

___________________________________

Recuerdo un capítulo del CSI en el que procesaban la foto de una cámara de seguridad donde el ladrón era cuatro píxeles: No sólo conseguían que se le viera perfectamente la cara al tipo sino que además giraban la imagen alrededor de él para verle la cara de frente ya que el nota miraba para otro lado.

Esa si que es una buena red neuronal. :lol:


Juanfra escribió:El software de topazlabs tiene independientemente un programa para reescalado (Gigapixel) y otro para eliminar el ruido fotográfico típico cuando se pone en apuros a un sensor por baja luz (DeNoise).
Existe demo descargable funcional durante un mes.


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Tomo nota para probarlo a ver qué tal va.

Gracias por el comentario.
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Re: Procesamiento con red neuronal

Notapor C2020 » 29 Mar 2020, 20:11

Guillermo Luijk escribió:La verdad es que las redes neuronales logran cosas que a veces son difíciles de creer, la estoy viendo en el móvil pero aún así creo que es para flipar. En que web hiciste ese reescalado?

Salu2!


Una cosa que se ve que hacen muy muy bien es mejorar lo que deben ser líneas rectas, ahí va el ojo a buscar el borde nítido. Y es increíble el resultado, perfilar los bordes con retoque manual es muy laborioso y jodido cuando son líneas sinuosas complejas. Desde luego es una bomba.
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