Rangkaian Saraf Diajar Untuk Mengubah Gambar Kabur Menjadi Video Berkualiti Tinggi - Pandangan Alternatif

Rangkaian Saraf Diajar Untuk Mengubah Gambar Kabur Menjadi Video Berkualiti Tinggi - Pandangan Alternatif
Rangkaian Saraf Diajar Untuk Mengubah Gambar Kabur Menjadi Video Berkualiti Tinggi - Pandangan Alternatif

Video: Rangkaian Saraf Diajar Untuk Mengubah Gambar Kabur Menjadi Video Berkualiti Tinggi - Pandangan Alternatif

Video: Rangkaian Saraf Diajar Untuk Mengubah Gambar Kabur Menjadi Video Berkualiti Tinggi - Pandangan Alternatif
Video: TUTORIAL MEMPERTAJAM KUALITAS VIDEO - FULLHD RASA 4K? 2024, Mungkin
Anonim

Pembuatan algoritma untuk bekerja dengan gambar selalu menjadi tugas yang agak sukar, tetapi menjanjikan. Semasa saya masih menulis projek tamat pengajian saya pada tahun 1999, topik "pengecaman corak" sangat relevan dalam sistem kawalan dan pengurusan automatik.

Image
Image

Itulah yang dapat mereka lakukan hari ini. Pembangun India telah mempersembahkan sistem yang dapat membuat video pendek dari gambar yang kabur. Algoritma berfungsi berdasarkan rangkaian saraf konvensional dan berulang dan membolehkan anda mengubah artifak gerakan dalam gambar menjadi video pendek (sehingga sepuluh bingkai).

Maklumat lanjut …

Semasa melihat gambar yang kabur, seseorang secara mental dapat melengkapkan gambaran tentang apa yang sedang berlaku. Sebagai contoh, melihat gambar burung dengan sayap kabur menunjukkan bahawa kekaburan gambar disebabkan oleh artifak dalam pergerakan sayap semasa pemerolehan. Walau bagaimanapun, untuk sistem penglihatan komputer, tugas ini lebih sukar, dan kebanyakan kaedah yang diketahui hanya bertujuan menghilangkan artifak gerakan dan melicinkan bingkai.

Para saintis di Institut Teknologi India, yang diketuai oleh AN Rajagopalan, mencadangkan bahawa gambar kabur tunggal dapat digunakan untuk membuat keseluruhan video pendek: iaitu, mengembalikan pergerakan asal dari artifaknya dalam gambar. Untuk melakukan ini, mereka mengembangkan algoritma berdasarkan rangkaian saraf konvolusional, yang secara aktif digunakan untuk tugas-tugas yang berkaitan dengan pengenalan gambar automatik, serta jaringan saraf berulang.

Image
Image

Model ini dilatih dalam sebilangan besar video, yang dibagi menjadi bingkai. Selepas itu, rangkaian saraf mencari bingkai seperti itu, artifak yang paling hampir dengan artifak bingkai sampel latihan. Selepas itu, penyahkod "mengembalikan" artifak kerangka sampel latihan menjadi gerakan yang ditangkap pada video. Oleh itu, model menyimpan data mengenai kemungkinan gerakan yang pulih dari setiap bingkai kabur yang terdapat dalam sampel latihan.

Video promosi:

Sebagai hasil kerja, rangkaian saraf menghasilkan video, direkonstruksi dari gambar yang kabur, terdiri dari sepuluh bingkai. Algoritma yang dikembangkan, menurut penciptanya, akan dapat membantu pada masa akan datang untuk memperbaiki bukan sahaja pemulihan gambar kabur, tetapi juga video itu sendiri.

Mengeluarkan artifak gerakan dalam bingkai individu juga dapat meningkatkan penstriman video. Sejauh ini, untuk tujuan ini, terutamanya algoritma untuk menyesuaikan kadar bit bergantung pada kelajuan video dan penyanggaannya digunakan.

Elizaveta Ivtushok

Disyorkan: