BEIJING, Ngày 18 tháng 9 năm 2023 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”), một công ty cung cấp công nghệ Thực tế ảo Hologram (“AR”) hàng đầu thế giới, hôm nay thông báo rằng học sâu được áp dụng để khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến. Tích cực khám phá ứng dụng của việc khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến dựa trên học sâu. Công nghệ sử dụng mô hình mạng nơ-ron sâu, và bằng cách học một lượng lớn dữ liệu hologram, nó có thể tự động học đặc điểm méo dạng phi tuyến và đưa ra các dự đoán chính xác trong quá trình khôi phục. So với các phương pháp truyền thống, phương pháp dựa trên học sâu có thể xử lý tốt hơn sự méo dạng phi tuyến, cải thiện hiệu quả khôi phục và cung cấp một cơ sở dữ liệu chính xác hơn cho việc phân tích và ứng dụng hologram tiếp theo. Việc khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến dựa trên học sâu có giá trị ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực xử lý hình ảnh hologram.
Vai trò của việc khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến dựa trên học sâu rất quan trọng, bằng cách học các đặc điểm phi tuyến của hình ảnh và mô hình nhiễu, học sâu có thể thực hiện khôi phục hình ảnh chính xác hơn và cải thiện chất lượng và rõ ràng của hình ảnh. Cụ thể, nó được thể hiện chủ yếu trong các khía cạnh sau:
Học tính năng: Học sâu có thể học các biểu diễn tính năng trong hình ảnh thông qua các mạng nơ-ron đa tầng để trích xuất các tính năng cấp cao hơn. Những tính năng này có thể mô tả tốt hơn thông tin cấu trúc và mô hình nhiễu trong hình ảnh, do đó cung cấp cơ sở chính xác hơn cho việc khôi phục hình ảnh.
Mô hình hóa phi tuyến: Học sâu có thể mô hình hóa nhiễu trong hình ảnh bằng cách xây dựng các mô hình phi tuyến phức tạp. Những mô hình phi tuyến này có thể nắm bắt tốt hơn phân phối và đặc điểm của nhiễu trong một hình ảnh, dẫn đến việc loại bỏ nhiễu và khôi phục hình ảnh chính xác hơn.
Dữ liệu lái: Học sâu là một phương pháp dựa trên dữ liệu có thể được đào tạo và học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu hình ảnh. Điều này cho phép học sâu học các mô hình khôi phục hình ảnh chính xác hơn từ dữ liệu mà không cần thiết kế thủ công các thuật toán phức tạp.
Việc khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến này bao gồm các mô-đun chính như tiền xử lý dữ liệu, trích xuất đặc trưng, biến đổi phi tuyến và hình ảnh được khôi phục. Đầu tiên, hình ảnh hologram đầu vào được tiền xử lý, chẳng hạn như loại bỏ nhiễu và giảm kích thước mẫu, để cải thiện hiệu quả khôi phục và giảm lượng tính toán. Tiếp theo, các đặc trưng được trích xuất từ hình ảnh đã qua xử lý thông qua CNN. Những đặc trưng này có thể bao gồm thông tin như cạnh, kết cấu, v.v., được sử dụng trong quá trình khôi phục tiếp theo. Sau đó, dựa trên việc trích xuất đặc trưng, thông tin hình ảnh bị hỏng hoặc bị mất được sửa chữa bằng cách giới thiệu các phép biến đổi phi tuyến. Quá trình này thường được thực hiện bằng các mô hình như mạng nơ-ron sâu, theo đó bằng cách học một lượng lớn các mẫu hologram, mạng có thể tự động học các quy luật của các phép biến đổi phi tuyến. Cuối cùng, hologram được sửa chữa được tái tạo dựa trên các đặc trưng đã sửa chữa và phép biến đổi phi tuyến.
Bằng cách sửa chữa các hologram bị hỏng, chúng tôi có thể khôi phục chi tiết và chất lượng của hình ảnh và cải thiện khả năng hiển thị của hình ảnh. Điều này có ý nghĩa rất lớn đối với việc ứng dụng và nghiên cứu các hologram và cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho sự phát triển tiếp theo của các lĩnh vực liên quan.
Trong nghiên cứu về việc khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến dựa trên học sâu, trong tương lai, WiMi sẽ tiến hành khám phá và cải thiện sâu rộng trong các khía cạnh như tối ưu hóa cấu trúc mạng, mở rộng tập dữ liệu, kết hợp đa chế độ và tăng cường hiệu suất thời gian thực, nhằm tiếp tục cải thiện hiệu suất và phạm vi ứng dụng của công nghệ khôi phục hologram phi tuyến dựa trên học sâu.
Các mô hình học sâu hiện tại vẫn còn một số hạn chế khi xử lý các nhiệm vụ khôi phục hologram phi tuyến. Nghiên cứu trong tương lai sẽ được dành để thiết kế các cấu trúc mạng hiệu quả và chính xác hơn để cải thiện kết quả khôi phục và giảm lượng tài nguyên tính toán tiêu thụ. Ví dụ, nó có thể cố gắng giới thiệu cơ chế chú ý hoặc mô-đun thích ứng để tăng cường khả năng nhận thức của mô hình, để nắm bắt tốt hơn thông tin chi tiết trong hình ảnh. Ngoài ra, để cải thiện khả năng khôi phục của mô hình, nghiên cứu trong tương lai cũng sẽ xem xét mở rộng tập dữ liệu để bao gồm nhiều dữ liệu hình ảnh hologram hơn từ các cảnh khác nhau và dưới các điều kiện ánh sáng khác nhau. Ngoài ra, việc giới thiệu thêm nhiễu và méo dạng trong các cảnh thực tế sẽ được xem xét để tăng khả năng thích ứng của mô hình với các tình huống phức tạp.
Nhiệm vụ khôi phục hình ảnh hologram phi tuyến cũng liên quan đến nhiều chế độ như thông tin pha và biên độ của hologram. Trong tương lai, WiMi sẽ khám phá cách kết hợp tốt hơn thông tin của các chế độ khác nhau này để cải thiện hiệu quả khôi phục. Các nỗ lực sẽ được thực hiện để giới thiệu cách tiếp cận học đa nhiệm để đồng thời học cách khôi phục pha và biên độ nhằm tăng cường hiệu suất tổng thể của mô hình. Ngoài ra, nghiên cứu trong tương lai cũng sẽ nhằm mục đích cải thiện hiệu quả tính toán của các mô hình học sâu và tăng cường hiệu suất thời gian thực.
Về WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) là một nhà cung cấp giải pháp công nghệ Hologram đám mây toàn diện hàng đầu thế giới tập trung vào các lĩnh vực chuyên nghiệp bao gồm phần mềm HUD ô tô hologram AR, LiDAR xung hologram 3D, thiết bị trường ánh sáng đầu đeo, bán dẫn hologram, phần mềm đám mây hologram, hệ thống định vị xe hơi hologram và các lĩnh vực khác