Методи та засоби забезпечення надвисокої роздільної здатності зображень з флуктуаційною функцією інтенсивності
Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Методи та засоби забезпечення надвисокої роздільної здатності зображень з флуктуаційною функцією інтенсивності
Методы и средства обеспечения сверхразрешения изображений с флуктуационной функцией интенсивности Methods and means of image super-resolution with fluctuating intensity function |
|
| Creator |
Ізонін, Іван Вікторович
|
|
| Subject |
надвисока роздільна здатність
оператори подібності методи на основі навчання нейроподібні структури модель геометричних перетворень медіанні фільтри сверхразрешение операторы подобия методы на основе обучения нейроподобные структуры модель геометрических преобразований медианные фильтры super-resolution similarity operators learning based methods neural structure geometry transformations model median filters |
|
| Description |
Дисертаційна робота присвячена розв’язанню важливої наукової задачі – розробленню методів та засобів забезпечення надвисокої роздільної здатності зображень із флуктуаційною функцією інтенсивності. У дисертації вперше на основі матричних операторів конвергенції і дивергенції з використанням елементів теорії генетичних алґоритмів розроблено методи забезпечення надвисокої роздільної здатності для випадків одного зображення та двох зображень із флуктуаційними функціями інтенсивності. Отримані методи усувають розмиття контурів, які існують хоча б на одному із вхідних зображень, та характеризуються стійкістю до виникнення артефакту пікселізації. Завдяки введенню критеріальної ознаки, побудованої на континуумі мір подібності, удосконалено процедуру автоматичного визначення значення коефіцієнта кросинговеру, яка ґрунтується на розв’язанні оптимізаційної задачі. З метою зменшення обчислювальних витрат на стадії навчання, а також розширення функціональних можливостей методу передискретизації зображень на основі конволюційної нейронної мережі набула подальшого розвитку методологія зміни роздільної здатності зображень на основі машинного навчання завдяки застосуванню нейроподібних структур моделі геометричних перетворень з багатьма виходами. Використання цього інструментарію дало змогу вперше отримати матричний оператор коефіцієнтів вагсинаптичних зв’язків, що може застосовуватися для ефективної передискретизації цифрових сценарних зображень в on-line режимі. З метою підвищення якості передискретизації зображень розроблено алґоритми та структури одновимірного і двовимірного медіанних фільтрів, які орієнтовані на реалізацію у вигляді надвеликої інтегральної схеми. Диссертация посвящена решению важной научной задачи – разработке методов и средств обеспечения сверхразрешения изображений с флуктуационной функцией интенсивности. В диссертации впервые разработаны методы сверхразрешения для случаев одного изображения и двух изображений с флуктуационными функциями интенсивности. Они повышают эффективность процедуры увеличения разрешения на основе соотношения сигнал/шум на 10–15%. Матричные операторы конвергенции и дивергенции, а также элементы теории генетических алгоритмов, которые использовались при разработке этих методов, обеспечивают решение поставленной задачи напрямую, без необходимости приведения ее к обратной форме. Это значительно уменьшает отдельные виды артефактов на результирующих изображениях. За счет выделения характеристических признаков с псевдовращения вырож-денного матричного оператора относительных симметричных мер конвергенции удалось уменьшить вычислительные затраты метода сверхразрешения в случае одного изображения. Совместное использование операции кроссинговера и агрегатного матричного оператора дивергенций обеспечивает высокую эффективность передискретизации при больших коэффициентах увеличения в процессе использования метода сверхразрешения для случая двух изображений. Полученные в процессе диссертационных исследований методы сверхразрешения изображений в случае двух изображений устраняют расплывчатость контуров, которые существуют хотя бы на одном из входных изображений, и характеризуются устойчивостью к возникновению артефакта пикселизации. Разработанную методологию в случае как одного так и двух изображений можно использовать и для решения задачи передискретизации с заданным коэффициентом уменьшения. Автоматическое определении значений коэффициента кроссинговера в методах сверхразрешения на основе использования элементов теории генетических алгоритмов, которое базируется на решении экстремальной задачи, усовершенствовано за счет введения критериального признака, построенного на континууме мер подобия. С целью уменьшения вычислительных ресурсов на стадии обучения, а также расширения функциональных возможностей метода передискретизации изображений на основе конволюционной нейронной сети получила дальнейшее развитие методология изменения разрешения изображений за счет использования нейроподобных структур модели геометрических преобразований со множественными выходами. Использование этого инструментария позволило впервые получить матричный оператор весовых коэффициентов синаптических связей, который может применяться для эффективной передискретизации цифровых сценарных изображений в online режиме. Задача передискретизации изображений на основе машинного обучения с целевым коэффициентом уменьшения решена впервые. С целью послеобработки изображений в диссертации разработаны алгоритмы и структуры одномерного и двухмерного медианных фильтров, которые ориентированы на реализацию в виде сверхбольшой интегральной схемы. За счет введения новых элементов и связей между ними, а также использования метода сортировки вставкой, синтезированные структуры медианных фильтров, обеспечивают обработку изображений в on-line режиме. На оба устройства медианной фильтрации получены патенты на изобретения Украины. In the thesis, the methods of superresolution for the cases of one image and two images with the fluctuation intensity functions are firstly developed and based on the matrix operators of convergence and divergence and on the elements of the theory of genetic algorithms. These methods eliminate blur of contours, which exist at least in one of the input images, and are characterized by the resistance for the emergence of pixelate artifact. It is improved the procedure for automatically determining the values of crossover based on solving an optimization problem thanks to the introduction of criteria features, built on the continuum of similarity measures. To reduce the computational cost at the learning stage and to extend the functionality of the method of image oversampling based on the convolutional neural network, the methodology of changing the image resolution based on machine learning through the use of neural structures of geometric transformations model with many outputs has gained the further development. The use of this tool allowed receiving the matrix operator of the weight coefficients of synaptic connections that can be used for effective oversampling of digital images in an online mode. The algorithms and the structures of one-dimensional and two-dimensional median filters that focus on implementation in the form of very large scale integrated circuits are developed for quick image post processing.
|
|
| Date |
2016-02-09T07:51:04Z
2016-02-09T07:51:04Z 2016 |
|
| Type |
Autoreferat
|
|
| Identifier |
Ізонін І. В. Методи та засоби забезпечення надвисокої роздільної здатності зображень з флуктуаційною функцією інтенсивності : автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук : 05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту / Іван Вікторович Ізонін ; Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2016. – 28 с. – Бібліографія: с. 20–22 (20 назв).
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/31211 |
|
| Language |
ua
|
|
| Publisher |
Національний університет "Львівська політехніка"
|
|