Embora os algoritmos de eliminação de ruído de imagem tenham passado por extensas pesquisas e avanços nas últimas décadas, as técnicas clássicas de eliminação de ruído geralmente necessitam de numerosas iterações para sua inferência, tornando-as menos adequadas para aplicações em tempo real.



O advento das redes neurais profundas (DNNs) inaugurou uma mudança de paradigma, permitindo o desenvolvimento de abordagens de eliminação de ruído de imagens digitais feed-forward e não iterativas.

Esses métodos baseados em DNN exibem eficácia notável, alcançando desempenho em tempo real e mantendo alta precisão de remoção de ruído. No entanto, esses denoisers digitais baseados em aprendizagem profunda incorrem em uma compensação, exigindo unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto custo e uso intensivo de recursos e energia para operação.

Em artigo publicado em Light:Science &Applications , uma equipe de pesquisadores, liderada pelos professores Aydogan Ozcan e Mona Jarrahi da Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA), EUA, e pelo professor Kaan Akşit da University College London (UCL), Reino Unido, desenvolveu um denoiser de imagem física compreendendo camadas difrativas projetadas espacialmente processar imagens de entrada ruidosas na velocidade da luz e sintetizar imagens sem ruído em seu campo de visão de saída sem qualquer computação digital.

Após um treinamento único em um computador, o processador visual resultante com suas camadas difrativas passivas é fabricado, formando um denoiser de imagem física que dispersa os modos ópticos associados a ruídos indesejados ou artefatos espaciais das imagens de entrada.

Através do seu design otimizado, este processador visual difrativo preserva os modos ópticos que representam as características espaciais desejadas das imagens de entrada com distorções mínimas.

Como resultado, ele sintetiza instantaneamente imagens sem ruído dentro de seu campo de visão de saída, sem a necessidade de digitalizar, armazenar ou transmitir uma imagem para que um processador digital atue sobre ela. A eficácia desta abordagem de eliminação de ruído de imagem totalmente óptica foi validada pela supressão do ruído de sal e pimenta de imagens de entrada codificadas por intensidade e fase.

Além disso, esta estrutura de eliminação de ruído de imagem física foi demonstrada experimentalmente usando radiação terahertz e um denoiser difrativo fabricado em 3D.

Essa estrutura de eliminação de ruído de imagem totalmente óptica oferece várias vantagens importantes, como baixo consumo de energia, velocidade ultra-alta e tamanho compacto.

A equipe de pesquisa prevê que o sucesso desses denoisers de imagem totalmente ópticos pode catalisar o desenvolvimento de processadores visuais totalmente ópticos adaptados para resolver vários problemas inversos em imagem e detecção.

Mais informações: Çağatay Işıl et al, Eliminação de ruído de imagem totalmente óptica usando um processador visual difrativo, Light:Science &Applications (2024). DOI:10.1038/s41377-024-01385-6
Fornecido pelo Instituto de Engenharia para Avanço Tecnológico da UCLA