Çözünürlük Mimarisi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Çözünürlük Mimarisi

Tek çekirdek ile rekonstrüksiyon basit bir işlemdir, çünkü aynı fonksiyon her örneğe tekrar tekrar uygulanır. Elimizde birçok çekirdek varken bu böyle değildir. Sinyalleri bir çekirdek ailesiyle yeniden oluşturmak için iki temel sorunun yanıtlanması gerekir: aileden bir üyenin nasıl seçileceği ve nasıl tasarlanacağı. Bundan sonra bu konuları resmileştireceğiz.

Çekirdek ailesi yaklaşımı, kullanılan çekirdeğin görüntünün yerel özelliklerine bağlı olduğu bir şemadır. Görüntü konumunun işlevleri olan c ve l alt simgeleri, ilgi noktasıyla ilgili yerel görüntü özelliklerine dayalı olarak bir çekirdek seçer.

Çekirdek ailesi {kc,l[n1,n2] : c = 1,…,C;l = 1,…,L} ile verilir. C, yerel komşuluk bilgilerinin karşılaştırılacağı yerleşik yerel görüntü özelliklerinin (özellikler) sayısını temsil eder ve L, özellik başına oluşturulan çekirdek sayısıdır. Özet olarak, denklem (4.7), kayma değişen çekirdeğe sahip bir evrişimi tanımlar. Denklemin (4.6) bir genellemesidir ve C, L = 1 olduğunda denklemin (4.6) standart evrişimine varsayılan olur.

Bir çekirdek ailesini kullanarak süper çözümleme görüntüleri için önerilen mimariyi göstermektedir. İlerledikçe, mimari ile denklem (4.7) arasındaki ilişki açıklanacaktır.

Veri kümelemenin amacı, düşük çözünürlüklü görüntü komşuluklarını, her bir küme içindeki komşulukların bir anlamda benzer olduğu sonlu sayıda kümeye ayırmaktır.

Kümeler oluşturulduktan sonra, her bir kümelenmiş mahalleyi karşılık gelen yüksek çözünürlüklü mahalleye en iyi şekilde dönüştüren bir dizi çekirdek geliştirilebilir. Takip eden alt bölümler, burada LAM’ler olarak uygulanan çekirdek ailesinin nasıl kurulduğunu ve ardından optik görüntü süper çözünürlüğü için nasıl kullanıldığını tartışır.

Eğitim Verileri

İdeal olarak, LAM’leri eğitmek için kullanılan düşük ve yüksek çözünürlüklü veri setlerinin her biri aynı sahneyi kapsar ve farklı ancak bilinen çözünürlük ayarlarına sahip donanım tarafından fiziksel olarak elde edilir. Bu tür veri toplama yaygın değildir. Bunun yerine, verilen görüntülerin düşük çözünürlüklü benzerleri, daha önce tartışılan görüntü elde etme modeli kullanılarak desimasyon yoluyla elde edilir.

Oluşturulduktan sonra, süper çözünürlük mimarisinin eğitimi açıklandığı gibi ilerler. Desimasyonun şekilde ↓ G1 × G2 bloğu ile temsil edildiğine dikkat edin. Bu şeklin veri ön işleme ve yüksek çözünürlüklü oluşturma bölümleri şimdi açıklanacaktır.

AlexNet mimarisi
Derin öğrenme mimarileri
Derin öğrenme algoritmaları
Derin öğrenme modelleri nelerdir
LeNet mimarisi
Derin öğrenme uygulamaları
Derin öğrenme yöntemleri
Konvolüsyon katmanı Nedir

Verilerin Kümelenmesi

Ele alınan komşuluklar, xl[n1,n2] düşük çözünürlüklü görüntünün tüm örtüşen H1 × H2 komşuluklarından oluşur.

ve sütunları {xr}Nr=1 vektörleri kümesi olan X ∈ RH1H2×N matrisi ile temsil edilebilir, burada xr “vektörleştirilmiş” bir 2B komşuluktur. Her bir düşük çözünürlüklü komşuluk, (2G1−1)×(2G2−1)homolog yüksek çözünürlüklü komşuluk ile eşleştirilir. Spesifik olarak, bu yüksek çözünürlüklü mahalleler açıklanmaktadır.

Burada kümelenecek mahalleler kümesinin, ölçekler arası benzerlik ölçüsüne ulaşmak için kullanılan kümeden farklı olduğuna dikkat edin. Önceki mahalle seti, düşük ve yüksek çözünürlüklü benzer görüntülerdeki örtüşmeyen mahallelerden kaynaklanmıştır. Set artık örtüşen mahallelerden oluşuyor. Çakışmanın nedeni, yüksek çözünürlüklü bir örneğin çoklu tahminlerini elde etmektir. Bu şekilde, nihai yüksek çözünürlüklü örnek daha güvenilir bir şekilde tahmin edilebilir.

S’deki mahalleler, X’te kullanılan temsile benzer bir S ∈ R(2G1−1)(2G2−1)×N matrisi ile temsil edilebilir. Bu düşük ve yüksek çözünürlüklü komşuluklar tasvir edilmiştir, burada gölgeli daireler bir düşük çözünürlüklü mahalle.

G1 = G2 = 2 in durumu için gölgeli daireler, düşük çözünürlüklü komşuluğun merkezi etrafında çapraz daireler oluşturmak için kullanılır. Merkez pikseli oluşturmamayı seçersek, gözlemlenen görüntü örnekleri hakkında yerel olarak enterpolasyon yapacağımızı unutmayın. Merkez pikseli (diğer çapraz dairelerle birlikte) oluşturmayı seçersek, “gürültülü” gözlemlenen bir örneği değiştirme olanağına izin vermiş oluruz.

Benzer şekilde G1 =G2 =3 durumu için bunu gösterir. Çekirdek ailemizi kurarken, yapıyı gözlemlenen örneklerin kendileri ile değil, X ve S’deki komşuluklar arasında ilişkilendirmeyi seçtik. Bir mahallenin yapısı, ortalaması çıkarılmış mahalle olarak tanımlanır; böylece her komşuluk, bileşen ortalaması sıfır olan bir vektör haline gelir.

Bu tür bir ön işleme, belirli bir özelliği paylaşan mahalleleri (örneğin, belirli bir yönelimde pürüzsüz, keskin olabilirler, vb.) mahallenin ortalama yoğunluğundan bağımsız olarak aynı sınıfa ait olarak kategorize etmemizi sağlar.

xr komşuluğunun pr yapısı, Z ∈ RH1H2×H1H2 kare matrisi ile çarpılarak elde edilir (yani, tek bir komşuluk için pr = Zxr veya tüm giriş komşulukları için P = ZX), burada P ile ilişkili istenen örnekler içinde bulunur. matris D. D’deki her sütun, xr’nin ortalamasının S’deki karşılık gelen sr komşuluğundan çıkarılmasıyla elde edilir.

Bu, xr’den çıkarılmış olan ve yüksek çözünürlüklü komşuluk yapısı oluşturulduktan sonra geri eklenmesi gereken düşük çözünürlüklü komşuluk ortalamasını telafi etmek için yapılır.

Spesifik olarak, D = S−AX, burada A ∈ R(2G1−1)(2G2−1)×H1H2, elemanları olan sabit bir matristir. Kümeler, P’deki yapısal komşuluk uzayı üzerinde bir VQ gerçekleştirilerek oluşturulur. Bu kümeleme, komşuluklar arasındaki bloklar arası korelasyona dayanır.

Buradaki süper-çözünürlük metodolojisi, mahalleleri göz önünde bulundurduğumuz gerçeğinin doğasında var olan, doğası gereği parçalı yereldir. Mevcut olan düşük çözünürlüklü görüntü örneklerinden yüksek çözünürlüklü görüntü örnekleri üretmek için bir eşleme gereklidir. Bu eşleme doğrusal (veya afin) veya doğrusal olmayabilir. Bu eşlemelerin metodoloji içinde nasıl uygulandığının bir açıklaması şimdi aşağıdadır.

W’nin LAM’ın ağ bağlantısını belirten bir ağırlık matrisi olduğu yerde, b bir sapma vektörüdür ve pr, giriş vektörüdür (komşuluk yapısı). yr’nin süper çözümlenmiş bir 2B komşuluk yapısının bir vektör temsilini içerdiğine dikkat edin. P ve D’deki komşuluklar, W ve b parametrelerinin değerlerini belirlemek için en küçük kareler anlamında ilişkilendirilir. Bu parametreler, en küçük ortalama kareler (LMS) algoritması güncelleme denklemi aracılığıyla yinelemeli olarak elde edilebilir.

Doğrusal olmayan ilişkisel bellekler (NLAM’ler), LAM’lerin yerine kullanılabilir. Giriş ve çıkış arasındaki parametreleştirilmiş doğrusal olmayan ilişki, çok katmanlı bir algılayıcı (MLP) kullanılarak elde edilebilir ve verilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör