Title: Алгоритмы построения многокадрового сверхразрешения изображений в условиях аппликативных помех на основе глубоких нейронных сетей
Other Titles: Algorithms for multi-frame image super-resolution under applicative noise based on deep neural networks
Authors: Саввин, С.В.
Сирота, А.А.
Issue Date: Jan-2022
Publisher: Самарский национальный исследовательский университет
Citation: Саввин, С.В. Алгоритмы построения многокадрового сверхразрешения изображений в условиях аппликативных помех на основе глубоких нейронных сетей / С.В. Саввин, А.А. Сирота // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 1. – С. 130-138.– DOI: 10.18287/2412-6179-CO-904.
Series/Report no.: 46;1
Abstract: Рассматриваются алгоритмы построения многокадрового сверхразрешения, позволяющие восстанавливать изображения с высоким разрешением за счет накопления последовательности изображений с низким разрешением в условиях аппликативных помех. Воздействие аппликативных помех проявляется в появлении локальных участков аномальных наблюдений на каждом изображении и также является фактором понижения разрешения. Решению данной задачи до настоящего времени уделялось недостаточно внимания, при этом перспективным подходом для обработки изображений, включая построение многокадрового сверхразрешения, является использование глубоких нейронных сетей. В работе рассмотрены существующие подходы к решению данной задачи и предложен новый подход, основанный на использовании нескольких свёрточных нейронных сетей. Особенностью рассматриваемого подхода и реализуемых на его основе алгоритмов является выполнение итеративной обработки входной последовательности изображений с низким разрешением с применением нейронных сетей на разных этапах обработки, включая регистрацию изображений низкого разрешения, сегментацию и выявление участков, пораженных аппликативными помехами, а также преобразования, направленные непосредственно на повышение разрешения. Данный подход позволяет комбинировать сильные стороны существующих аналогов и устранить их основные недостатки, связанные с необходимостью использования приближенных математических моделей данных, которые требуются для синтеза алгоритмов обработки изображений в рамках статистической теории решений. Для обновления текущей оценки изображения высокого разрешения предложена специальная свёрточная нейронная сеть, организованная в виде направленного ациклического графа. Проведены экспериментальные исследования, показавшие работоспособность предложенного алгоритма и его преимущество по точности восстановления изображения с высоким разрешением по сравнению с альтернативными вариантами решения задачи.
URI: 10.18287/2412-6179-CO-904
http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/22745
Appears in Collections:Журнал "Компьютерная оптика"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
16 Саввин-Сирота_SV(Pics)-KI-Lit-JuN-MI-MA-JuN2-Gr.pdf1.3 MBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.