Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований

Abstract

Предложен метод изменения разрешения изображений на основе машинного обучения. Инструментом для обучения избраны нейроподобные структуры парадигмы Модель геометрических преобразований, поскольку они уменьшают вычислительные и временные ресурсы работы подобных методов и предоставляют возможность быстрого автоматического переобучения. Проведен ряд имитационных экспериментов на разных изображениях, а также сравнение эффективности работы разработанного метода с существующим.Запропоновано метод зміни роздільної здатності зображень на основі машинного навчання. Інструментом для навчання обрано нейроподібні структури парадигми Модель геометричних перетворень, оскільки вони зменшують обчислювальні і часові ресурси роботи подібних методів і надають можливість швидкого автоматичного перенавчання. Проведено ряд імітаційних експериментів на різних зображеннях, а також порівняння ефективності роботи розробленого методу з ефективністю за існуючим.