تعلم التوجيه الديناميكي لتحسين الصورة العميقة

الوصف

لنمذجة التبعية بشكل أفضل بين خريطة الكثافة والعمق ، اقترحنا نموذج تمثيل التحليل الموزون لإعادة بناء العمق الموجه. يتم الجمع بين مصطلح ترجيح الشدة ومصطلح تنظيم تمثيل التحليل لنمذجة العلاقة المعقدة بين صورة العمق وصورة RGB. لقد استخدمنا استراتيجية تدريب مدفوعة بالمهام لتعلم معلمات مرحلية لمهمة محددة ، فالنموذج المقترح قادر على توليد نتائج عالية الجودة لاستعادة العمق في بضع مراحل. مقارنةً بأحدث الأساليب الأخرى في كل من مشاكل الاختزال والاستعادة الموجهة للعمق ، حقق النموذج المقترح نتائج أفضل مع قيمة RMSE أقل وجودة بصرية أكثر متعة.

ref :

Gu, Shuhang, Wangmeng Zuo, Shi Guo, Yunjin Chen, Chongyu Chen, and Lei Zhang. “Learning dynamic guidance for depth image enhancement.” Analysis 10, no. y2 (2017): 2.

بعض طرق تحسين الصورة

كود MATLAB لخوارزميات تحسين الصورة وتحليل نظرية المعلومات