Ứng dụng kỹ thuật học sâu deblurGAN trong khử mờ ảnh số

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thụy Ánh Đào, Tuấn Hải Đuờng

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 510 Mathematics

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2023

Mô tả vật lý: 35-42

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 426127

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Học sâu (deep learning) là một phần của học máy (machine learning), còn học máy là thuật ngữ chung để chỉ các phương pháp, chương trình khiến cho máy tính có thể thông minh lên, tạo ra trí tuệ nhân tạo (AI). Khử mờ ảnh bị mờ do chuyển động (motion blur). Dựa trên tiến bộ đáng kể gần đây đã đạt được trong các lĩnh vực liên quan đến siêu phân giải hình ảnh (super-resolution) và xóa bỏ chi tiết thừa trong ảnh (inpainting) bằng cách áp dụng các mạng sinh phân biệt (GANs). Bài báo này trình bày kỹ thuật học sâu deblurGAN - một cách tiếp cận dựa trên các mạng sinh phân biệt có điều kiện và hàm mất mát đa thành phần (multi-component loss function) áp dụng cho bài toán khử mờ ảnh số bị mờ do chuyển động.

Tạo bộ sưu tập với mã QR