Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju

undergraduate thesis

• Title (english): Image Super-Resolution System Based on Machine Learning
• Author: Martin Bugarin
• Mentor: Marin Šilić (mentor)
• Committee member: Marin Šilić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Stjepan Požgaj (član povjerenstva)
• Committee member: Marin Kačan (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-06-27, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Povećanje razlučivosti slike zasnovano na strojnom učenju je postupak višestrukog povećanja razlučivosti slike uz zadržavanje njezinog sadržaja i detalja. Rezultat postupka je inačica izvorne slike visoke razlučivosti. Ovaj se postupak može koristiti za različite primjene kao što je poboljšanje kvalitete slike, poboljšanje vizualnih detalja i povećanje točnosti algoritama računalnog vida. Proučeni su i opisani najuspješniji postojeći postupci za povećanje razlučivosti slike zasnovane na... More strojnom učenju s posebnim naglaskom na postupke koje koriste duboko učenje. Objašnjena je arhitektura modela neuronske mreže i modela Transformer te rad dijelova enkodera i dekodera koji koriste pojam pažnje za obradu podataka. Prikupljeni javno dostupni skupovi podataka primjenjivi za učenje i ispitivanje postupaka dubokog učenja za povećanje razlučivosti slike. Oblikovani su i programski ostvareni sustav zasnovan na swinIR transformeru te dubokom učenju za povećanje razlučivosti slike. Ispitana uspješnost ostvarenog sustava primjenom prikladno odabranih mjera te prikazani i opisani rezultati ispitivanja. Less

Abstract (english)

Image super-resolution using machine learning is the process of improving the resolution of an image while preserving its content and details. The result of this procedure is a high-resolution version of the original image. This procedure can be used for various applications such as improving image quality, enhancing visual details, and increasing the accuracy of computer vision algorithms. In this paper the most successful existing procedures for image super-resolution using machine... More learning with special emphasis on procedures using deep learning are studied and described. The architecture of the neural network model and the Transformer model, as well as the operation of encoder and decoder parts that use the concept of attention for data processing are explained. Publicly available datasets applicable to learning and testing deep learning procedures for image enhancement are presented. A system based on swinIR transformer and deep learning to increase image resolution is implemented. The success of the implemented system by applying appropriately selected measures is tested and the test results are presented and described. Less

• Keywords: razlučivost; neuron; transformer; enkoder; dekoder; pažnja
• Keywords (english): super-resolution; neuron; transformer; encoder; decoder; attention
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:085672
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-10-12 20:13:43