Un equipo de investigación del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) ha conseguido restaurar una imagen distorsionada dañada por un ruido muy fuerte fusionando un filtro adaptativo y un modelo de inteligencia artificial (IA) generativa. Gracias a esta tecnología se podrán restaurar imágenes médicas e industriales con distorsión y ruido fuerte.
El problema de corregir cuando se produce una imagen borrosa o distorsionada en la foto de la cámara de un teléfono inteligente se llama deconvolución o desenfoque, y la tecnología para restaurar una imagen clara utilizando solo información de la imagen borrosa se llama deconvolución ciega. Los problemas de deconvolución ocurren comúnmente no solo en la vida cotidiana sino también en diversos campos, como la investigación biológica y la industria de los semiconductores.
En la industria de los semiconductores, los errores de microprocesos que pueden ocurrir a través de la tecnología de inspección y medición se detectan en medio de miles de procesos de producción, y los microscopios electrónicos de barrido, que se utilizan en el proceso de mejora de procesos, hacen que las imágenes se distorsionen debido a que la inestabilidad del haz de electrones es fácil de desenfocar, y un proceso de corrección es absolutamente necesario.
Restauración de imágenes con deconvolución de Wiener
El equipo de investigación creía que, aunque las causas de la imagen borrosa son diversas, como el movimiento, la dispersión de la luz y la inestabilidad electrónica, se puede utilizar el mismo enfoque matemático en el sentido de eliminar la imagen borrosa.
En base a esto, el equipo de investigación desarrolló un enfoque para restaurar imágenes basado en la deconvolución de Wiener. Al combinar esto con variables de supresión de ruido adaptativa y un modelo de inteligencia artificial de generación de imágenes, se suprimió el ruido que puede ocurrir durante el proceso de restauración de la imagen y también se mejoró la claridad de la imagen.
El equipo de investigación demostró experimentalmente que se puede aplicar de manera muy efectiva a la inspección al restaurar con éxito imágenes limpias y enfocadas de estructuras de semiconductores a escala nanométrica a partir de imágenes distorsionadas medidas con un microscopio electrónico de barrido con alta sensibilidad al ruido.