Restauración digital con IA en la UNaM

Detección de Defectos: Los algoritmos de IA pueden analizar cada parte o fragmento de una imagen para identificar automáticamente arañazos, manchas, polvo, y otros defectos comunes. Utilizan técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales convolucionales para distinguir entre el ruido y el contenido original.
Corrección de Color y Exposición: La IA puede ser utilizada para ajustar el color y la exposición de luz de manera precisa, basándose en patrones aprendidos a partir de otras restauraciones o referencias visuales. Esta corrección es crucial para devolver el aspecto original a las imágenes antiguas que han sufrido decoloración o cambios en el contraste.
Eliminación de Artefactos y Ruido: Los modelos de IA pueden aprender a reconocer y eliminar artefactos visuales, como el grano de la película o el ruido digital, preservando al mismo tiempo los detalles importantes del contenido. Herramientas como el “deep learning” permiten distinguir entre el grano de la película y los detalles finos de la imagen, logrando una restauración sin pérdida de calidad.
Relleno de Partes Faltantes: En algunos casos, la IA puede interpolar o “adivinar” partes faltantes de una imagen o secuencia de video utilizando el contexto de los cuadros anteriores y siguientes. Esto es especialmente útil cuando hay daños severos o pérdidas en las imágenes.

Mayor velocidad y eficiencia: Los métodos de IA pueden automatizar procesos que antes requerían intervención manual intensiva, reduciendo significativamente el tiempo de restauración.
Mejor preservación de los detalles: Los algoritmos de IA pueden mantener la integridad de la imagen original mejor que muchos métodos tradicionales, que pueden suavizar o alterar detalles finos.
Accesibilidad y democratización: Las herramientas de restauración digital con IA están haciendo que la restauración de imágenes sea más accesible para archivos históricos y proyectos educativos, o bien para el acceso publico a acervos de gran envergadura e importancia social.