| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Automation and Computer Engineering |
| Title in original language |
Zemas izšķirtspējas attēlu palielināšanas metožu uzlabošana |
| Title in English |
Improving Methods for Low-Resolution Image Up-Scaling |
| Department |
Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Scientific advisor |
Katrina Boločko |
| Reviewer |
Dmitrijs Bļizņuks |
| Abstract |
Mūsdienās ļoti augstas izšķirtspējas displeji kļūst aizvien pieejamāki vidusmēra patērētājam. Šādas tehnoloģijas pielietošanas viena no galvenajām priekšrocībām ir uzlabota attēla uztvere, kognitīvo spēju pieaugums, kā arī pastiprināta attēla telpiskuma izjūta. Diemžēl šādai tehnoloģijai nepieciešami arī kvalitatīvi augstas izšķirtspējas attēli. Rezultātā rodas problēma ar vecākiem attēliem, kas ir saglabāti tikai zemā izšķirtspējā. Šī iemesla pēc šajā darbā tiek mēģināts uzlabot tos risinājumus, kas atbilst ļoti zemas izšķirtspējas attēlu (480p) palielināšanas līdz ļoti augstai izšķirtspējai (2160p) problemātikai.
Darba ietvaros tiek skatītas gan tradicionālās palielināšanas metodes, gan uz neironu tīkliem balstītās metodes. Papildus tam tiek apskatīta arī fraktāļu saspiešanas lietošana attēlu palielināšanā. Iegūto rezultātu novērtēšanai tiek apskatītas attēlu salīdzināšanas metrikas. Tiek veikta tīklu apmācība, lietojot trīs dažādas, atšķirīgi apstrādātas datu kopas. Arī tiek veikta attēlu fraktāļa kodēšana un atkodēšana augstākā izšķirtspējā, un iegūtā rezultāta filtrēšana.
Labāka rezultāta iegūšanai tiek piedāvāts apvienot iepriekš iegūtos rezultātus. Tiek veikta attēlu apvienošana gan pēc mediānas principa, gan pēc specifiski izstrādāta algoritma. Visi iegūtie rezultāti tiek salīdzināti ar oriģināliem augstas izšķirtspējas attēliem.
Darbs sastāv no 105 lapaspusēm, 25 attēliem, 6 tabulām, 13 pielikumiem un 42 izmantotajiem informācijas avotiem. |
| Keywords |
SUPER-IZŠĶIRTSPĒJA, PADZIĻINĀTĀ MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, ATTĒLU SALĪDZINĀŠANA, FRAKTĀĻA PALIELINĀŠANA, ATTĒLU APVIENOŠANA |
| Keywords in English |
SUPER RESOLUTION, DEEP LEARNING, IMAGE COMPARISON, FRACTAL UPSCALING, IMAGE COMBINATION |
| Language |
lv |
| Year |
2022 |
| Date and time of uploading |
01.06.2022 13:29:04 |
