Метод збiльшення окремого зображення на основі багатовиходової регресії та моментної метрики
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Бедратюк, Леонід
Бедратюк, Ганна
Гурман, Іван
Bedratyuk, Leonid
Bedratyuk, Hanna
Hurman, Ivan
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
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.
The article proposes a new method for increasing the resolution of a single image, which solves the problem of image enlargement as a regression problem with several outputs. This method uses momentary metrics to evaluate the quality of magnified images. The proposed algorithm is implemented using a simple neural network with three hidden layers, and the results of numerical experiments on reference images have shown that image enlargement by this algorithm has a quality that exceeds the quality of enlarged images obtained by classical methods and the EDSR neural network. The proposed method is a promising solution for achieving super-resolution of a single image because it treats the problem as a machine learning problem, which provides greater flexibility and adaptability compared to traditional methods. In addition, the use of instantaneous metrics allows for a more accurate assessment of the quality of enlarged images. However, it should be noted that this study is limited by the number of reference images used in the experiments and the specific architecture of the neural network. In future research, it would be useful to investigate the performance of the proposed method on a larger dataset and to study different neural network architectures.
The article proposes a new method for increasing the resolution of a single image, which solves the problem of image enlargement as a regression problem with several outputs. This method uses momentary metrics to evaluate the quality of magnified images. The proposed algorithm is implemented using a simple neural network with three hidden layers, and the results of numerical experiments on reference images have shown that image enlargement by this algorithm has a quality that exceeds the quality of enlarged images obtained by classical methods and the EDSR neural network. The proposed method is a promising solution for achieving super-resolution of a single image because it treats the problem as a machine learning problem, which provides greater flexibility and adaptability compared to traditional methods. In addition, the use of instantaneous metrics allows for a more accurate assessment of the quality of enlarged images. However, it should be noted that this study is limited by the number of reference images used in the experiments and the specific architecture of the neural network. In future research, it would be useful to investigate the performance of the proposed method on a larger dataset and to study different neural network architectures.
Опис
Ключові слова
збільшеня зображення, багатовиходова регресія, моментна метрика, нейронна мережа, image magnification, multi-output regression, moment metric, neural network
Бібліографічний опис
Бедратюк Л. Метод збiльшення окремого зображення на основі багатовиходової регресії та моментної метрики / Л. Бедратюк, Г. Бедратюк, І. Гурман // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2023. – № 1. – С. 149-157.