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J-GLOBAL ID：202102222050650985   整理番号：21A0152676

写真におけるAI:光エディタにおける超解像技術の精査【JST・京大機械翻訳】

AI in Photography: Scrutinizing Implementation of Super-Resolution Techniques in Photo-Editors

著者 (1件)： Fatima Noor (Aligarh Muslim University,Department of Computer Science,Aligarh,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IVCNZ  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 写真の展望から写真の品質を判断して,写真の熟度に影響するいくつかの要因として,分解能,対称性,内容,位置などを確かめることができる。写真に対する対立における指数的成長は,前述のパラメータに関して入力画像を完成する方法を発見する。コンテンツと位置が不変なものであれば,対称性と分解能のような属性を動作できる。本論文では,I優先順位付けを,著者らの確実性として優先順位付けし,それを洗練する複数の方法がある。画像超解像は,コンピュータグラフィックス,コンピュータビジョン,および画像処理の柔軟性において,次第に必要条件になっている。それは,それらの低解像度対応物から高分解能画像を得る過程であった。本研究では,補間,SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network),SRResNet(Super Resolution Network),GAN(General Adversal Analy Network:Super-Resolution GAN-SRGANおよび条件付きGAN-CGAN)のような画像超解像技術を写真で撮影した写真のポスト強化のために実験的に検討し,品質に関して最適超解像度を達成する最もコヒーレントな手法を確立した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  対称性 ,  コンピュータグラフィックス ,  分解能 ,  内挿法 ,  画像処理 ,  柔軟性 ,  *超解像 ,  コンピュータビジョン ,  必要条件 ,  熟度 ,  *エディタ ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 高精細画像 ,  低分解能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 写真 ,  AI ,  エディタ ,  超解像技術