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
Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Построение формализованного представления области "Анализ изображений". Разработка метода использования тезаурусов и онтологий при решении задач анализа изображений. Применение математических методов распознавания образов, структурной лингвистики.
автореферат, добавлен 31.07.2018Сборка персонального компьютера для работы с текстом и графикой среднего качества; печати изображений; сканирования печатных изображений и пленок; работа в сети интернет с вхождением в состав локальной сети с поддержкой сетевой технологии Ethernet.
контрольная работа, добавлен 07.05.2012Повышение качества фотоизображения путем восстановления расфокусированных или смазанных изображений, которые образуются во время работы фотофиксирующей техники. Информационная система восстановления искаженных цифровых изображений на базе фильтра Винера.
статья, добавлен 13.12.2024Описание метода частичного восстановления элементов изображений целей, утраченных в результате низкого пространственного разрешения оптоэлектронных систем. Особенности улучшения сходства по геометрическим признакам обработанных и эталонных изображений.
статья, добавлен 14.07.2016Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа, математической модели для оцифровки изображений из графических файлов и создания обобщенных образов жужелиц на базе изображений входящих в них видов. Система "Эйдос" для обработки изображений.
статья, добавлен 25.05.2017Возможности Photoshop в области художественного ретуширования изображений, их восстановления и коррекции. Методы устранения дефектов оригинала или погрешности сканирования. Получение полутоновых и тонированных изображений. Приемы монтажа изображений.
курсовая работа, добавлен 15.04.2011Сравнительный анализ алгебр изображений, алгебраических методов, применимых к анализу изображений. Построение специализированных версий ДАИ. Алгоритмические схемы анализа изображений. Применение дескриптивных алгебр для исследования операндов и операций.
автореферат, добавлен 31.07.2018Проблема потери качества изображения. Основные методы восстановления расфокусированных изображений. Функции смаза и способы дефокусировки изображения. Алгоритм деконволюции смазанных изображений при помощи фильтра Винера и методом регуляризации Тихонова.
статья, добавлен 11.01.2018Технологии компьютерной графики, их применение и виды (растровая, векторная, презентационная). Особенности и программные средства обработки изображений, показ слайдов. Возможности и принципы работы с фотографиями в приложениях Paint и Adobe Photoshop.
контрольная работа, добавлен 22.12.2015- 12. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 История и применения фракталов в жизни. Системы итерируемых функций (IFS) и их применение, примеры систем итерируемых функций. Генерация фракталов, фрактальное сжатие изображений. Фрактальные методы обработки изображений и распознавания образов.
реферат, добавлен 06.03.2019Автоматическое выявление признаков конкретных изображений из цветов пикселей и контуров изображений. Синтез и верификация модели. Спектры конкретных изображений. Выбор наиболее достоверной модели и придание ей статуса текущей. Нелокальные нейроны классов.
статья, добавлен 26.05.2017Алгоритм комплекса программ исследования цифровых изображений. Типы растровых изображений: бинарные, полутоновые, палитровые и полноцветные. Построение полноцветных изображений в формате RGB. Сущность бинаризации изображения, работа с пикселями.
курсовая работа, добавлен 18.01.2016Сверточная нейронная сеть как тип искусственной нейронной сети с прямой связью. Знакомство с историей и концепцией развития сверточных нейронных сетей. Характеристика результатов программного эксперимента в виде графиков и сгенерированных изображений.
статья, добавлен 30.06.2020Методы интерполяции изображений и их применение для улучшения работы метода локальных гистограмм для распознавания лиц на различных изображениях в случае их необходимого масштабирования. Интегральное представление изображения, выполнение алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 07.12.2019Применение системно-когнитивного анализа, его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – системы "Эйдос" для синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений.
статья, добавлен 26.04.2017Алгоритм сравнения изображений и его виды, а также применение при синтезе изображений по геометрической модели, а также при контроле качества сжатия. Проблемы реализации программного обеспечения с использованием средств языка программирование Delphi.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Применение автоматизированного системно-когнитивного (АСК) анализа для ввода и оцифровки изображений из графических файлов. Синтез обобщенных изображений классов, абстрагирование, классификация и идентификация. Численный пример АСК-анализа изображений.
статья, добавлен 20.05.2017Обзор существующих средств улучшения качества изображений. Анализ теоретических сведений о методах и алгоритмах улучшения качества изображений. Разработка программного обеспечение, средствами которого будет возможно улучшить качество изображения.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Разработка алгоритма адаптивного многомасштабного представления изображений и критерии выбора величины коэффициентов изменения масштаба изображения. Решение задач обработки дефектоскопических изображений в промышленных системах контроля качества.
автореферат, добавлен 14.02.2018Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа. Программный инструментарий для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов. Расчет количества информации, содержащегося в пикселе изображения. Формирование прототипов изображений.
статья, добавлен 19.05.2017Форматы графических файлов. Методы реконструкции смазанных изображений для улучшения качества. Библиотеки, используемые для работы с графикой. Методика преобразования BMP изображений в EPS формат в визуальной среде программирования Borland Delphi.
дипломная работа, добавлен 13.09.2019Появление и перспективы использования технологии нейронной стилизации. Типологизация методов машинного обучения для стилизации изображений. Рассмотрение реализации стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучений на языке Python.
статья, добавлен 09.12.2024