Aprendizado profundo para processamento avançado de imagens
As redes neurais de aprendizagem profunda, especialmente as redes neurais convolucionais (CNNs), revolucionaram o processamento digital de imagens, permitindo tarefas como detecção de objetos, segmentação e geração de imagens com precisão e versatilidade sem precedentes.

Redes Adversariais Gerativas (GANs)
As GANs empregam duas redes concorrentes, um modelo generativo que cria novos dados e um modelo discriminativo que determina se os dados gerados são reais ou sintéticos. Isso permite diversas aplicações, como geração de imagens fotorrealistas e transferência de estilo.

Pintura e remoção de ruído de imagem
Técnicas avançadas aproveitam modelos de aprendizagem profunda para reconstruir perfeitamente áreas de imagem danificadas ou degradadas, preenchendo dados ausentes ou corrompidos. Isso tem implicações significativas na restauração e aprimoramento de imagens.

Imagem e análise hiperespectral
A imagem hiperespectral envolve a coleta de dados em muitas bandas espectrais estreitas. Avanços recentes em algoritmos de processamento de imagens permitem extrair informações mais ricas, identificação de materiais e detecção de anomalias.

Reconstrução e digitalização 3D
Com os avanços nos sensores 3D, métodos computacionais e fotogrametria, modelos 3D de alta fidelidade e experiências de realidade virtual estão sendo desenvolvidos a partir de imagens do mundo real.

Análise de imagens médicas
O processamento de imagens com tecnologia de aprendizagem profunda auxilia na detecção de doenças, diagnóstico e monitoramento de tratamento em aplicações de imagens médicas, como ressonância magnética, tomografia computadorizada e patologia.