Исследование повышения разрешения изображений с помощью обучения сверточных фильтров
Использование одиночного сверточного фильтра для повышения разрешения изображения. Сверточные фильтры, метрики качества. Однослойная нейронная сеть. Модель Raiser. Двухслойная нейронная сеть. Фильтры оператора Лапласа. Сущность бикубической интерполяции.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Прикладная математика и информатика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Alya |
| Дата добавления | 23.09.2018 |
| Размер файла | 7,0 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Эффективность применения объектного подхода для программных систем. Детальное проектирование и реализация системы, реализующей процессы создания и взаимодействия объектов. Распознавание компьютером печатных букв с помощью многослойной нейронной сети.
курсовая работа [38,0 K], добавлен 09.03.2009Программная реализация статической нейронной сети Хемминга, распознающей символы текста. Описание реализации алгоритма. Реализация и обучение сети, входные символы. Локализация и масштабирование изображения, его искажение. Алгоритм распознавания текста.
контрольная работа [102,3 K], добавлен 29.06.2010Определение понятий видеопиксела, разрешения изображения и разрешения монитора. Шаг точки (зерно) и размер пятна от луча. Сравнение разрешения изображения и шага точки. Характеристика цветовых моделей: модель RGB, вычитающая модель и модель HSB.
презентация [78,2 K], добавлен 06.01.2014Формирование растровых изображений. Изменение их разрешения путем интерполяции. Понятие глубины цвета. Редактирование рисунков с помощью масок, каналов и фильтров. Характеристика инструментов выделения, ретуширования и работы со слоями в Adobe Photoshop.
курсовая работа [294,1 K], добавлен 18.05.2016Обзор программных продуктов для анализа изображений: ABBYY FineReader и OCR CuneiForm. Понятие и виды нейронных сетей. Алгоритм обучения персептрона. Результаты исследований и описание интерфейса программы. Расчет себестоимости программного обеспечения.
дипломная работа [590,7 K], добавлен 17.08.2011Зарождение и развитие криптографии. Симметричное шифрование и его особенности. Нейронная сеть и области ее использования, основные составляющие. Математическая модель нейронной сети на базе базисно-радиальных функций. Алгоритм симметричного шифрования.
курсовая работа [809,4 K], добавлен 30.09.2016Простейшая сеть, состоящая из группы нейронов, образующих слой. Свойства нейрокомпьютеров (компьютеров на основе нейронных сетей), привлекательных с точки зрения их практического использования. Модели нейронных сетей. Персептрон и сеть Кохонена.
реферат [162,9 K], добавлен 30.09.2013Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.
презентация [98,6 K], добавлен 16.10.2013Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022
