ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > إعادة بناء الصور الرقمية بتطبي...>الوصف

إعادة بناء الصور الرقمية بتطبيق خوارزميات الاستيفاء التقليدية وخوارزمية التعلم العميق

المصدر: مجلة الجامعة العراقية
الناشر: الجامعة العراقية - مركز البحوث والدراسات الإسلامية
المؤلف الرئيسي: عباس، أسيل ناجح (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abbas, Aseel Najeh
مؤلفين آخرين: بيكئ، زهرا قلج (مشرف)
المجلد/العدد: ع62, ج3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
التاريخ الهجري: 1445
الشهر: أيلول
الصفحات: 119 - 127
ISSN: 1813-4521
رقم MD: 1420539
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: IslamicInfo
مواضيع:
الصور الرقمية | الخوارزميات الحسابية | التطبيقات الحياتية | الذكاء الاصطناعي
كلمات المؤلف المفتاحية:
المعالجة التصويرية | إعادة البناء فائقة الدقة | الاستيفاء | التعلم العميق | تابع الخسارة | Image Processing | Super-Resolution Reconstruction | Interpolation | Deep Learning | Loss Function
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

12

حفظ في:
المستخلص: تعد إعادة بناء الصور فائقة الدقة أحد أهم أهداف معالجة الصور التي سندرسها في هذه الورقة، حيث سنقترح خوارزمية جديدة تجمع بين خوارزميات الاستيفاء التقليدية وخوارزمية التعلم العميق. هنا، في هذه المقالة، سوف نقترح تقنية جديدة من أجل تحقيق إعادة بناء فائقة الدقة. هذه الخوارزمية عبارة عن تطوير للخوارزميات التقليدية التي تعمل في هذا المجال، واعتمادها الرئيسي هو توليف بين الخوارزميات التقليدية القائمة على الاستيفاء وخوارزمية التعلم العميق.

Reconstructing ultra-high-resolution images is one of the most important goals of image processing that we will study in this paper, as we will propose a new algorithm that combines traditional interpolation algorithms with deep learning algorithm. Here, in this article, we will propose a new technique in order to achieve Super Resolution Reconstruction. This algorithm is a development of the traditional algorithms that work in this field, and its main dependence is a synthesis between the traditional algorithms based on interpolation and the deep learning algorithm.
ISSN: 1813-4521

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.