Amélioration de la résolution d'image à l'aide de l'apprentissage en profondeur

Abstract

When using digital images in applications, it is always recommended to use highresolution images because they can contain important details for different applications compared to their low-resolution counterparts. In this work, we use a deep learning based method to convert a low resolution image into a high resolution image. This method uses a super-resolution generative adversarial network enhanced through sequential processing and parallel processing. The network is capable of producing a high resolution image, while taking a low resolution image as input. ند استخدام الصور الرقمية في التطبيقات ، يوصى دائمًا باستخدام صور عالية الدقة قدر الإمكان. تحتوي على تفاصيل مهمة لتطبيقات مختلفة مقارنة بنظيراتها منخفضة الدقة. في هذا العمل ، نستخدم طريقة قائمة على التعلم العميق لتحويل صورة منخفضة الدقة إلى صورة عالية الدقة. تستخدم هذه الطريقة شبكة خصومة فائقة الدقة محسّنة من خلال المعالجة المتسلسلة والمعالجة المتوازية. الشبكة قادرة على إنتاج صورة عالية الدقة ، مع التقاط صورة منخفضة الدقة كمدخل.