Rimozione di artefatti da movimento in un'immagine con tecniche di deep learning

La sfocatura delle immagini è un problema ricorrente nel campo fotografico e medico, dovuto alla mancanza di messa a fuoco, movimento dello strumento di cattura dell’immagine o del soggetto catturato. Il problema è di difficile risoluzione perchè è necessario eseguire una deconvoluzione. Questa operazione prende un'immagine degradata in input e restituisce l'immagine originale. Nel tempo sono stati sviluppati numerosi metodi matematici per rilsovere questo problema e più recentemente sono state applicate tecniche di machine learning e deep learning. In particolare in questo lavoro verrà analizzata una tecnica di Deep Prior composta da 2 reti generative senza allenamento pregresso. Lo scopo di questa tesi è duplice: 1) Modificare la tecnica di Deep Prior, permettendogli di funzionare su immagini anche di grandi dimensioni, diminuendo il tempo e la memoria richiesta per l’esecuzione. 2) Modificare il rumore in input della rete generativa, provando varie distribuzioni di probabilità e aggiungendo dati strutturali dell’immagine direttamente nel rumorenper determinare se vi è un effetto sui risultati.