super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev
DESCRIPTION
ABSTRACT This paper presents the super-resolution algorithm for text images, capable to resize small text image to a bigger one with minimal loose of quality. The algorithm basic flow is divided in 3 main tasks. First task is to generate the dictionary patterns from a big resolution sample text image. The second task is to obtain the nearest similar dictionaries from the low-resolution image and replace them. The last task optimizes the new resized big-resolution image by reducing the noise and improve quality of the characters presuming that the single characters are represented continuity.TRANSCRIPT
![Page 1: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/1.jpg)
Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev
Avtorja: Sandi Gec, Peter KarlovšekMentor: mag. Petar Vračar
![Page 2: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/2.jpg)
Uvod
• Gre za problem na področju računalniškega vida v povezavi s strojnim učenjem
• Osnovni koncept metode “super-ločljivost” je povečava slike nizke ločljivosti v visoko ločljivost, kadar metoda interpolacije ni dovolj dobra.
?
![Page 3: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/3.jpg)
Pregled področja• Članek, ki je najbolj soroden našemu problemu:
“Example-based Super-resolution”
• Članek, ki se ukvarja s problemom v slikah videa: “Noisy Video Super-Resolution”
Osnovna slika (a), povečana x2 (b), povečana x4 (c)
(a) (b)
Povečava z interpolacijo (a), Noisy Video S-R (b)
![Page 4: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/4.jpg)
Osnovni koraki delovanja
1. korak: Generiranje slovarja vzorcev2. korak: Algoritem visoke ločljivosti3. korak: Optimizacijska
pristopa
![Page 5: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/5.jpg)
Generiranje slovarja vzorcev
• Predpogoj je visoko-resolucijska tekstovna slika• Generiranje vzorcev velikosti 7x7 slikovnih elementov• Slovar velikosti 100.000 vzorcev
![Page 6: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/6.jpg)
Generiranje slovarja vzorcev
Rezultat:2 slovarja vzorcev: visoko in
nizke ločljivosti
Koraki:1. Generiramo visoko ločljivo tekstovno sliko2. Visoko ločljivo sliko zmanjšamo na nizko ločljivo3. Nizko ločljivo sliko povečamo na visoko ločljivo s
klasično kubično interpolacijo.
![Page 7: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/7.jpg)
Algoritem visoke ločljivosti
Koraki:• Vhodno sliko povečamo na velikost visoke ločljivosti z
metodo kubične interpolacije.• Iteriramo po sliki in za vsak vzorec v sliki velikosti 7x7
izračunamo “Srednjo kvadratično napako”• Izberemo najboljše ujemanje
Vhodni podatek algoritma je poljubna tekstovna slika nizke ločljivosti.
![Page 8: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/8.jpg)
Optimizacija
• Ignoriranje 7x7 vzorcev s premalo podatkov• Upoštevanje zveznost črk
![Page 9: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/9.jpg)
Optimizacija
• Ignoriranje 7x7 vzorcev s premalo podatkov
![Page 10: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/10.jpg)
Optimizacija
• Upoštevanje zveznost črk
![Page 11: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/11.jpg)
Rezultati
Slika nizke ločljivostii
Povečana slika (cubic spline)
Slika pridobljena z metodo super-ločljivosti
Originalna slika visoke ločljivosti
![Page 12: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/12.jpg)
Vrednotenje rezultatov
Font Interpolacija Cubic spline
Our super-resolution
systemTimes New Roman 60.14 % 83.82 %
Brush Script MT 61.60 % 81.98 %
![Page 13: Super-ločljivost slike na podlagi naučenega slovarja vzorcev](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062514/558df7f41a28ab60348b45b4/html5/thumbnails/13.jpg)
Zaključek
• Velika časovna kompleksnost O(nm),n – št. slikovnih elementov v slikim – velikost slovarja (100 k– 200 k)
• Obdelava slike velikosti 33 x 18 na 240 x 140 traca ca. 5min