{"id":29959,"date":"2025-09-15T02:00:17","date_gmt":"2025-09-15T02:00:17","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29959"},"modified":"2025-09-15T02:00:17","modified_gmt":"2025-09-15T02:00:17","slug":"el-kaist-desarrolla-una-tecnologia-de-inteligencia-artificial-para-restaurar-imagenes-de-video-danadas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29959","title":{"rendered":"El Kaist desarrolla una tecnolog\u00eda de inteligencia artificial para restaurar im\u00e1genes de v\u00eddeo da\u00f1adas"},"content":{"rendered":"
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Un equipo de investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea (Kaist<\/a>) ha desarrollado una tecnolog\u00eda de inteligencia artificial (IA) capaz de restaurar im\u00e1genes da\u00f1adas mediante el an\u00e1lisis de la continuidad del tiempo.<\/p>\n

\"Restauraci\u00f3n
El nuevo m\u00e9todo aplica la inteligencia artificial para restaurar im\u00e1genes de v\u00eddeo da\u00f1adas con niebla, ruido o desenfoque.<\/figcaption><\/figure>\n

En la grabaci\u00f3n de v\u00eddeo pueden ocurrir varios fen\u00f3menos de da\u00f1o de imagen, como efectos de dispersi\u00f3n, aberraci\u00f3n, neblina y ruido de fotones, que ocurren por la noche. En este contexto, los investigadores del Kaist han trabajado en una tecnolog\u00eda de restauraci\u00f3n de im\u00e1genes basada en difusi\u00f3n de v\u00eddeo, que puede restaurar im\u00e1genes ocultas m\u00e1s all\u00e1 de un medio de dispersi\u00f3n en movimiento.<\/p>\n

Para superar la limitaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de restauraci\u00f3n de inteligencia artificial existentes, que solo funcionan dentro del rango de datos entrenados, el equipo de investigaci\u00f3n propuso un nuevo m\u00e9todo de restauraci\u00f3n que combina un modelo \u00f3ptico y un modelo de difusi\u00f3n de v\u00eddeo.<\/p>\n

Modelo de difusi\u00f3n<\/h2>\n

En particular, los investigadores introdujeron un modelo de difusi\u00f3n que aprende la correlaci\u00f3n temporal de im\u00e1genes consecutivas para permitir una restauraci\u00f3n estable, incluso cuando el entorno de dispersi\u00f3n cambia con el tiempo. Como resultado, se obtuvieron resultados que superaron a los modelos de restauraci\u00f3n de mejor rendimiento existentes, incluso en diversas condiciones de distancia, espesor y ruido.<\/p>\n

El equipo conjunto de investigaci\u00f3n demostr\u00f3 la posibilidad de expandirse a un marco de restauraci\u00f3n de prop\u00f3sito general mediante la introducci\u00f3n de una t\u00e9cnica de optimizaci\u00f3n que puede restaurar im\u00e1genes de forma adaptativa en diversas situaciones, como la eliminaci\u00f3n de niebla, la mejora de la calidad de la imagen (generaci\u00f3n de fotogramas de alta resoluci\u00f3n) y el desenfoque ciego (enfoque de im\u00e1genes borrosas) sin necesidad de aprendizaje adicional.<\/p>\n

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