Частотное разделение характеристик изображения в задачах сверхразрешения

Аннотация

Алексеев В.В, Шоберг А.Г.

Дата поступления статьи: 21.05.2024

Сверхразрешение изображений – это популярная задача, цель которой состоит в переводе изображений из низкого разрешения в высокое. Для этой задачи часто используются свёрточные сети. Свёрточные нейронные сети имеют большое преимущество в обработке изображений. Но, несмотря на это, часто информация может теряться при обработке, а увеличение глубины и ширины сети может усложнить дальнейшую работу. Для решения этой проблемы используется преобразование данных в частотную область. В данной работе изображение делится на высокочастотные и низкочастотные участки, где больший приоритет дается первым. Затем, при помощи проверки качеств и визуальной оценки, проведен анализ метода и вывод относительно работы алгоритма.

Ключевые слова: сверхразрешение (СР), низкое разрешение (НР), высокое разрешение (ВР), дискретно-косинусное преобразование, сверточные-нейронные сети

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.