Масштабування зображень з використанням генеративних змагальних мереж
Анотація
Мета цієї статті полягає у розробці та вдосконаленні алгоритмів масштабування зображень, спрямованих на збереження деталей і візуального вигляду при зміні розміру зображення. Об'єктом дослідження цієї статті є алгоритми масштабування зображень, зокрема їх вдосконалення для забезпечення отримання високоякісних зображень. Проведено аналіз артефактів, які виникають під час масштабування зображень. Додатково проаналізовано різноманітні алгоритми масштабування зображень. Особлива увага приділяється алгоритмам і методам масштабування зображень, які використовують машинне навчання і нейронні мережі. У цій статті запропоновано програмну реалізацію методу масштабування зображень за допомогою генеративних змагальних мереж (GAN). Детально описано архітектуру GAN і обчислено функції втрат для генератора і дискримінатора. Результати цієї статті показують, що вдосконалені алгоритми на основі GAN дозволяють досягти високоякісного масштабування зображень з мінімальною втратою деталей. Програмна реалізація алгоритмів показала ефективність і можливість масштабування зображень в реальному часі, що є важливим для різноманітних практичних застосувань, таких як медична візуалізація, обробка відео та інші області, де якість зображення є критичною.
Посилання
Chetan Suresh, Ravi Saini, Sanjay Singh, Anil Kumar Saini. A Comparative Analysis of Image Scaling Algorithms. 2013. URL: https://doi.org/10.5815/ijigsp.2013.05.07 https://doi.org/10.5815/ijigsp.2013.05.07
Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks. 2014. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1501.00092
Christian Ledig, Lucas Theis, Ferenc Huszar, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro Acosta, Andrew Aitken, Alykhan Tejani, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network. 2017. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1609.04802 https://doi.org/10.1109/CVPR.2017.19
Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei. Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution. 2016. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.08155 https://doi.org/10.1007/978-3-319-46475-6_43
Karen Simonyan, Andrew Zisserman. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. 2014. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.1556
Авторське право (c) 2025 Yaroslav Lys, Adrian Nakonechnyi (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
