дипломная работа 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.
Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.09.2018 |
| Размер файла | 7,0 M |
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
