Tècniques de Deep Learning per la síntesi d’imatges. Aplicació a la restauració d’imatges.

Abstract

Aquest treball de fi de grau té com a principal objectiu entendre el funcionament de les xarxes neuronals i veure com s’apliquen en diferents formats, imatges, vídeos i jocs. Per entendre’n el funcionament, primer s’ha començat estudiant com funcionen amb imatges. El tema que s’ha decidit analitzar en aquest TFG és l’ús de les xarxes neuronals en la restauració d’imatges antigues així com la seva aplicació als videojocs, en concret en la capacitat de posar color a imatges/vídeos en blanc i negre. Els objectius d’aquest TFG han estat: • Dissenyar i implementar una estratègia de Deep Learning per corregir soroll i per poder restaurar la qualitat de les imatges antigues. • Dissenyar i implementar una estratègia Deep Learning per pintar imatges, cercar un mètode que permeti posar color a les imatges en blanc i negre. • Realització del conjunt d’experiments a les dues xarxes, analitzant els paràmetres per tal d’optimitzar i obtenir el millors resultats possibles. • Treballar el pintat d’imatges en vídeos, investigar com utilitzar la xarxa que s’ha emprat per introduir color a les imatges i utilitzar-ho en vídeos, comprovar si s’han de realitzar canvis. • Realització de la demo, utilitzant Unity, intentat portar colors d’un altre joc, en aquest cas seria un similar al Forza Horizon 5 per demostrar el seu ús en el camp dels videojocs. • Anàlisi de resultats, amb avaluacions quantitatives i qualitatives, per tal de poder comparar els mètodes i observar quines solucions han aportat millors resultats. • Redacció de la memòria, reunir tota la informació així com il·lustrar els resultats obtinguts en un document