МЕТОД ЗБIЛЬШЕННЯ ОКРЕМОГО ЗОБРАЖЕННЯ НА ОСНОВІ БАГАТОВИХОДОВОЇ РЕГРЕСІЇ ТА МОМЕНТНОЇ МЕТРИКИ

MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES Pub Date : 2023-03-30 DOI:10.31891/2219-9365-2023-73-1-20

Л. П. Бедратюк, Г. І. Бедратюк, Іван Гурман

{"title":"МЕТОД ЗБIЛЬШЕННЯ ОКРЕМОГО ЗОБРАЖЕННЯ НА ОСНОВІ БАГАТОВИХОДОВОЇ РЕГРЕСІЇ ТА МОМЕНТНОЇ МЕТРИКИ","authors":"Л. П. Бедратюк, Г. І. Бедратюк, Іван Гурман","doi":"10.31891/2219-9365-2023-73-1-20","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В роботі запропоновано новий алгоритм збільшення окремого напівтонового зображення який вирішує проблему досягнення надроздільної здатності зображення як задачу багатовихідної регресії машинного навчанння. Запропонований алгоритм використовує моментну метрику для оцінки якості збільшеного зображення. Алгоритм реалізовано за допомогою простої нейронної мережі з трьома прихованими шарами та проведено чисельні експерименти на еталонному зображенні. Результати показують, що збільшення зображення, досягнуте нашим методом, перевищує якість збільшених зображень, отриманих класичними методами та нейронною мережею EDSR, виміряної моментною метрикою.","PeriodicalId":128911,"journal":{"name":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31891/2219-9365-2023-73-1-20","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

В роботі запропоновано новий алгоритм збільшення окремого напівтонового зображення який вирішує проблему досягнення надроздільної здатності зображення як задачу багатовихідної регресії машинного навчанння. Запропонований алгоритм використовує моментну метрику для оцінки якості збільшеного зображення. Алгоритм реалізовано за допомогою простої нейронної мережі з трьома прихованими шарами та проведено чисельні експерименти на еталонному зображенні. Результати показують, що збільшення зображення, досягнуте нашим методом, перевищує якість збільшених зображень, отриманих класичними методами та нейронною мережею EDSR, виміряної моментною метрикою.

查看原文本刊更多论文

基于多元回归和矩量指标的单一图像增强方法

本文提出了一种增强单张半色调图像的新算法，该算法将实现超分辨率的问题作为多输出机器学习回归问题来解决。所提出的算法使用矩度量来评估放大图像的质量。该算法使用一个具有三个隐藏层的简单神经网络来实现，并在参考图像上进行了数值实验。结果表明，根据矩度量，我们的方法所实现的图像放大效果超过了经典方法和 EDSR 神经网络所获得的放大图像质量。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES

自引率

0.00%

发文量