Super résolution des images
Utiliser l'apprentissage profond
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La super-résolution d'image, qui est utilisée pour restaurer une image haute résolution à partir d'une seule image basse résolution (LR), est un problème difficile dans le domaine informatique. Ces derniers temps, des algorithmes d'apprentissage en profondeur dominants ont été appliqués à la super résolution d'image unique et ont montré une performance très efficace. Les méthodes SR sont généralement basées sur deux algorithmes importants : la mise à l'échelle spatiale (dans le cadre) de haute qualité et la compensation de mouvement pour trouver des zones correspondantes da...
La super-résolution d'image, qui est utilisée pour restaurer une image haute résolution à partir d'une seule image basse résolution (LR), est un problème difficile dans le domaine informatique. Ces derniers temps, des algorithmes d'apprentissage en profondeur dominants ont été appliqués à la super résolution d'image unique et ont montré une performance très efficace. Les méthodes SR sont généralement basées sur deux algorithmes importants : la mise à l'échelle spatiale (dans le cadre) de haute qualité et la compensation de mouvement pour trouver des zones correspondantes dans des trames voisines. L'objectif est de mieux comprendre l'application des images super-résolution dans le futur en comprenant comment les choses fonctionnent dans le monde numérique.
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