تقنية الدقة الفائقة للصور
دقة الصورة هي مجموعة من معلمات الأداء المستخدمة لتقييم مستوى المعلومات التفصيلية الموجودة في الصورة، بما في ذلك الدقة الزمنية والدقة المكانية ودقة عمق اللون، مما يعكس قدرة نظام التصوير على التقاط وعرض تفاصيل الكائن. وبالمقارنة بالصور منخفضة الدقة، فإن الصور عالية الدقة عادةً ما تتمتع بكثافة بكسل أعلى وتفاصيل نسيج أكثر ثراءً وموثوقية أكبر.
ومع ذلك، في المواقف العملية، وبسبب القيود الناجمة عن عوامل مثل أجهزة الاستحواذ والظروف البيئية ووسائط نقل الشبكة وعرض النطاق الترددي ونماذج تدهور الصورة، غالبًا ما يكون من غير الممكن الحصول بشكل مباشر على صور مثالية عالية الدقة مع شحذ الحواف وخالية من التشويش المتكتلي. الطريقة الأكثر مباشرة لتحسين دقة الصورة هي ترقية الأجهزة البصرية في نظام الاستحواذ. ومع ذلك، نظرًا للتحديات في عمليات التصنيع والتكاليف المرتفعة، فإن حل مشكلة الصور منخفضة الدقة ماديًا غالبًا ما يكون باهظ التكلفة بشكل لا يطاق.
ونتيجة لذلك، من منظور البرمجيات والخوارزميات، أصبحت تقنية إعادة بناء الصور فائقة الدقة موضوع بحث ساخن في معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر وغيرها من المجالات.
تشير تقنية إعادة بناء الصور فائقة الدقة إلى عملية إعادة بناء صورة عالية الدقة من صورة منخفضة الدقة باستخدام خوارزميات محددة. على وجه التحديد، تستخدم هذه التقنية المعرفة المستمدة من معالجة الصور الرقمية والرؤية الحاسوبية، إلى جانب خوارزميات وسير عمل معالجة محددة، لإعادة بناء صورة عالية الدقة من صورة منخفضة الدقة. والهدف هو التغلب على المشكلات الناجمة عن القيود في نظام التصوير أو بيئة الاستحواذ أو تعويضها، مثل عدم وضوح الصورة أو انخفاض الجودة أو مناطق الاهتمام غير المميزة. وبعبارات بسيطة، فإن إعادة بناء الصور فائقة الدقة هي عملية تكبير صورة صغيرة إلى صورة أكبر، مما يجعلها "أكثر وضوحًا".
تم توضيح التأثير في الصورة أدناه:
خوارزميات إعادة البناء التقليدية فائقة الدقة
1. إعادة بناء الدقة الفائقة المستندة إلى الاستيفاء
2. إعادة بناء فائقة الدقة استنادًا إلى نموذج التدهور
3. إعادة بناء الدقة الفائقة القائمة على التعلم
خوارزميات إعادة بناء الدقة الفائقة القائمة على التعلم العميق
التعلم الآلي هو فرع مهم من الذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق هو الخوارزمية الأكثر بروزًا في التعلم الآلي. إنه يركز على استخراج السمات المجردة عالية المستوى من البيانات من خلال تحويلات غير خطية متعددة الطبقات، وتعلم أنماط التوزيع الأساسية للبيانات لإجراء تنبؤات أو أحكام معقولة على البيانات الجديدة. مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي وأجهزة الكمبيوتر، قدم هينتون وآخرون مفهوم التعلم العميق في عام 2006، بهدف استخراج السمات المجردة عالية المستوى من البيانات من خلال تحويلات غير خطية متعددة الطبقات. بفضل قدراته القوية على التجهيز، بدأ التعلم العميق في إحداث تأثير كبير في مجالات مختلفة، وخاصة في الصورة والرؤية، وقد لعبت الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) دورًا رئيسيًا، مما دفع العديد من الباحثين إلى تطبيق التعلم العميق في مجال إعادة البناء فائقة الدقة.