Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований

Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований

Ткаченко, Р.О. ; Ткаченко, П.Р. ; Изонин, И.В. ; Батюк, Д.А.

Інші назви: Methods of Image Pre-Processing Based on Neuro-Paradigm of Geometric Transformation Model

Тема: Методы и средства обработки данных и знаний

УДК: 004.89 + 004.932

URI: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/124951

Посилання: Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований / Р.О. Ткаченко, П.Р. Ткаченко, И.В. Изонин, Д.А. Батюк // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 1. — С. 59-67. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Підтримка: There are many tools for the machine learning implementation. In this article the authors use the tools of computational intelligence – artificial neural networks. This apparatus allows the rapid and efficient learning. The use of such tools for solving the problem of improving the quality of digital images is not new. However, the existing methods are based on the classical neural networks have the significant drawbacks. It imposes a number of restrictions. In the article the authors use a new paradigm of building artificial neural networks. It is based on the geometric transformation machine. Exactly this advantage is providing the possibility of solution the problem of improving the quality of digital images in online mode. The authors describe the topology of the neural network of solution to the problem of improving the quality of digital images, the basic steps of the training algorithm. The proposed learning algorithm is different from the existing ones by speed and accuracy, It provides an effective solution of the problem of increasing the quality of the digital images. Also, the authors in detail describe the process of applying trained neural network to solve the problem.

Дата: 2017

Завантажень: 338

Методы предварительной обработки изображений на основе нейропарадигмы Модель геометрических преобразований

Анотація:

Предложен метод изменения разрешения изображений на основе машинного обучения. Инструментом для обучения избраны нейроподобные структуры парадигмы Модель геометрических преобразований, поскольку они уменьшают вычислительные и временные ресурсы работы подобных методов и предоставляют возможность быстрого автоматического переобучения. Проведен ряд имитационных экспериментов на разных изображениях, а также сравнение эффективности работы разработанного метода с существующим.

Запропоновано метод зміни роздільної здатності зображень на основі машинного навчання. Інструментом для навчання обрано нейроподібні структури парадигми Модель геометричних перетворень, оскільки вони зменшують обчислювальні і часові ресурси роботи подібних методів і надають можливість швидкого автоматичного перенавчання. Проведено ряд імітаційних експериментів на різних зображеннях, а також порівняння ефективності роботи розробленого методу з ефективністю за існуючим.

Показати повний запис статті