Восстановление поврежденного изображения нейронной сетью?

Буду создавать нейронную сеть для восстановления изображения, приведенного выше, а также ему подобных.

Каждое изображение имеет повреждения цветовых плоскостей R/G/B регулярного характера (см. выноску в правой части картинки). Т.е., как пример — в каждом четвертом (втором) пикселе оставлена только R-координата. Также в поврежденном таким образом изображении опционально будет присутствовать шум (обучение будет проходить на реальных фотографиях). Количество повреждений — примерно 2/3, т.е. у каждого пиксела неповрежденной остаётся только одно из R/G/B значений. На выходе сеть должна выдавать восстановленное значение центрального пиксела из блока NxN, N — естественно нечетное, максимальный размер блока 15x15.

Входные данные будут проходить чистку — путём вычитания интерполированного по исходным данным изображения (в качестве предварительного результата).


Пока остановился на многослойной ИНС и на сети Элмана.


Если кто-то сталкивался с решением задач подобного рода, дайте совет, какой тип нейросети лучше использовать и как обучать? Стоит ли задействовать генетические алгоритмы?