Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que l'audio Super Résolution?
- Comment fonctionne la superresolution?
- Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel super résolution?
- Qu'est-ce que la super résolution dans le traitement d'image?
Qu'est-ce que l'audio Super Résolution?
Audio Super Resolution est quelque peu similaire à l'image Super Resolution qui peut améliorer la qualité des images. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour transformer des images de basse qualité en haute résolution dans un large éventail d'industries, du médical aux médias et même à la surveillance.
Comment fonctionne la superresolution?
Super Resolution fonctionne en doublant efficacement les pixels horizontaux et verticaux dans une image tout en remplissant l'espace supplémentaire avec des données basées sur les algorithmes et l'apprentissage automatique. Une photo avec 6000 par 4000 pixels est de 24 mégapixels (car 6000 x 4000 = 24 000 000 pixels).
Qu'est-ce que le réseau neuronal convolutionnel super résolution?
La super-résolution est la tâche de construire une image à haute résolution à partir d'une image à faible résolution. Bien que cette tâche ait traditionnellement été approchée avec des méthodes non neurales telles que le bilinéaire et l'échantillonnage bicubique, les réseaux de neurones offrent une opportunité d'améliorations significatives.
Qu'est-ce que la super résolution dans le traitement d'image?
La super-résolution est basée sur l'idée qu'une combinaison de séquence de basse résolution (bruyante) d'images d'une scène peut être utilisée pour générer une image ou une séquence d'image haute résolution. Ainsi, il tente de reconstruire l'image de scène d'origine avec une haute résolution étant donné un ensemble d'images observées à une résolution inférieure.
