Применение GAN (генеративные состязательные сети) для улучшения разрешения изображений (superresolution)

Генеративные состязательные сети и их применение для увеличения качества изображений. Основные концепции GAN, включая архитектуру и принципы работы, примеры использования GAN для задач суперразрешения, устранения шума и восстановления изображений.

Подобные документы

  • Способ решения комплексных задач обработки изображений, использующий заданные пользователем критерии оценки качества результирующего изображения. Отличительные особенности разработанного способа, описание его структуры и примененных программных средств.

    статья, добавлен 27.02.2019

  • Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.

    отчет по практике, добавлен 20.12.2023

  • Общая характеристика представления изображений. Изменение контраста, сглаживание шумов, подчеркивание границ, фильтрация. Основы сегментации изображений. Реализация программы для одного из методов сегментации с помощью пакета прикладных программ MatLAB.

    курсовая работа, добавлен 12.05.2015

  • Обеспечение возможности пользователя редактировать изображение в веб-приложении. Анализ вопроса отправки результатов работы пользователя на сервер. Формирование серии изображений средствами технологии флеш. Конвертирование изображений и их оптимизация.

    статья, добавлен 28.05.2017

  • Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.

    статья, добавлен 19.01.2018

  • Понятие и общая характеристика морфинга, его виды и применение. Особенности алгоритма преобразования графических изображений, в частности, алгоритма интерполяции и кривых Безье. Разработка программы в среде Mathlab, демонстрирующей морфинг изображения.

    курсовая работа, добавлен 24.02.2011

  • Графические редакторы как специальные программы для обработки изображений в электронно-вычислительных машинах. Применение растровой графики для обработки фотоизображений и реставрационных работ. Главные преимущества и недостатки векторных изображений.

    доклад, добавлен 25.03.2014

  • Применение математических методов обработки результатов измерений, полученных сканированием. Характерные особенности наноизмерений, представление результатов в виде статистической гистограммы. Проблема верификация СЗМ-изображений, их восприятие.

    статья, добавлен 02.11.2018

  • Специфические особенности алгоритма расчета порога бинаризации для полутонового изображения, реализованного на основе метода Оцу. Использование технологии искусственной нейронной сети для распознавания цифровых микроскопических изображений мокроты.

    статья, добавлен 31.10.2017

  • Метод распознаваний диагностических изображений, результаты имитационного моделирования. Компьютерная обработка и интерпретация тканевой текстуры методами построения полей направлений. Применение поля для определения локальных признаков текстур.

    статья, добавлен 30.04.2018

  • Роль и значение сжатия изображений для повышения эффективности использования коммуникационных и информационно-вычислительных ресурсов. Повышение эффективности поблочного кодирования цифровых изображений с использованием дискретных преобразований Уолша.

    автореферат, добавлен 28.03.2018

  • Разработка программы Adobe Photoshop как редактора изображений для полиграфии и их применение в веб-дизайне. Использование постеров для рекламных или декоративных целей. Создание постера с помощью редактора Adobe Photoshop и редактирование изображений.

    контрольная работа, добавлен 24.01.2016

  • Моделирование процесса распознания речи на основе алгоритмов нечеткой логики, локальных экстремумов, сегментно-слогового синтеза. Определение объектов в системах автоматического анализа изображений. Функции вейвлет-фильтров для сжатия изображений.

    статья, добавлен 14.06.2016

  • Спектральное признаковое пространство, формируемое стандартной процедурой блочного кодирования JPEG-формата. Классификация без восстановления изображения. Основные задачи обработки мультимедиа изображений. Типичная схема семантической классификации.

    статья, добавлен 08.02.2013

  • Алгоритм шифрования изображений на основе хаотической динамики, оптимизированный для параллельных вычислений. Оценка стойкости к статистическому и линейному криптоанализу. Тестирование производительности алгоритма. Сравнительный анализ изображений-шифров.

    статья, добавлен 03.05.2019

  • Анализ существующих систем в области идентификации изображений, их применение. Характеристика функциональной структуры подсистемы. Анализ выбора нейронной сети, моделирование подсистемы идентификации. Разработка базы сигналов и создание нейронной сети.

    курсовая работа, добавлен 02.08.2015

  • Использование программного обеспечения Bilko для Windows, операции преобразования цифровых изображений. Работа с панелью инструментов и информацией в строке состояния. Применение Redisplay Image для представления изображения с высоким разрешением.

    лабораторная работа, добавлен 06.05.2015

  • Создание адаптивного алгоритма фрактального сжатия медицинских изображений. Этапы разделения изображения на домены и ранги, сравнение и подбор пары домен ранг. Адаптивный способ сжатия и кодирование фотореалистичных изображений базовым алгоритмом.

    статья, добавлен 01.07.2018

  • Характеристики сходства изображений. Сетка построения бинов для центрального пикселя. Хранение и обработка дескрипторов SIFT. Сравнивание дескрипторов SIFT для разных изображений. Преимущества и недостатки метода SIFT. Обзор существующих детекторов.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Анализ больших баз данных изображений с точки зрения решения задачи интеллектуального поиска. Матричные модификации известных подходов, позволяющие упростить анализ изображений за счет исключения операций векторизации-девекторизации исходных данных.

    статья, добавлен 14.01.2017

  • Восприятие человеческим глазом машинной графики. Применение компьютерной 3D графики для создания реалистичных изображений. Компоненты и этапы построения реалистичной картинки. Виды моделей освещения. Расчет вектора отражения для модели Блинна-Фонга.

    курсовая работа, добавлен 01.02.2020

  • Создание анимированных изображений в ImageReady. Работа со слоями в анимации. Тонкости создания промежуточных фреймов. Установка и предварительный просмотр последовательности изображений. Работа с фреймами анимации, установка времени исчезновения.

    разработка урока, добавлен 26.09.2017

  • Общие положения алгоритмов сжатия изображений. Примеры приложений, использующие алгоритмы сжатия графики. Способы архивации без потерь. Методы сжатия файлов. Матрицы преобразования элементов. Зигзагообразное упорядочение и кодирование информации.

    курс лекций, добавлен 30.07.2015

  • Описание алгоритмов кластеризации, реализующих задачу поиска изображений по содержанию –Content-Based Image Retrieval. Определение признаков изображения, по которым формируются кластеры изображений и рассмотрение способов извлечения данных признаков.

    статья, добавлен 29.07.2017

  • Сравнительный количественный анализ основных известных алгоритмов сжатия полутоновых изображений без потерь, потенциально применимых в системах технической диагностики. Формирование критериев применимости и предпочтительности профилей сжатия изображений.

    автореферат, добавлен 14.07.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.