सुपर रेजोल्यूशन

युग्मित कम-रिज़ॉल्यूशन और उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों पर प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल का उपयोग करके सुपर रिज़ॉल्यूशन सरल अपस्केलिंग से आगे निकल जाता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल कम-रिज़ॉल्यूशन पैच और उनके उच्च-रिज़ॉल्यूशन समकक्षों के बीच संबंध सीखता है। यह पता चलता है कि कुछ धुंधले पैटर्न विशिष्ट तेज विवरणों से मेल खाते हैं - भूरे और हरे पिक्सेल का एक विशेष धब्बा संभवतः एक पेड़ पर अलग-अलग पत्तियों का प्रतिनिधित्व करता है, और गुलाबी और सफेद रंग में एक विशिष्ट ढाल पैटर्न संभवतः त्वचा के छिद्रों और महीन बालों का प्रतिनिधित्व करता है।\n\nसुरक्षा और फोरेंसिक अनुप्रयोग सुपर रिज़ॉल्यूशन के व्यावहारिक मूल्य को प्रदर्शित करते हैं। एक सुरक्षा कैमरा दूर से कम रिज़ॉल्यूशन पर लाइसेंस प्लेट को कैप्चर करता है। सुपर रिज़ॉल्यूशन व्यक्तिगत पात्रों को पढ़ने योग्य बनाने के लिए छवि को बढ़ाता है। जबकि उत्पन्न विवरण को कैप्चर करने के बजाय अनुमान लगाया जाता है, मॉडल की भविष्यवाणियां कई मामलों में पहचान में सुधार करने के लिए पर्याप्त सटीक होती हैं, बशर्ते मूल छवि में पर्याप्त कम-रिज़ॉल्यूशन की जानकारी हो।\n\nसुपर रिज़ॉल्यूशन मॉडल कई आर्किटेक्चर के माध्यम से विकसित हुए हैं। SRCNN (2014) ने पहली बार प्रदर्शित किया कि तंत्रिका नेटवर्क पारंपरिक अपस्केलिंग से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। EDSR aEDSRगहरे नेटवर्क के साथRCANality में सुधार कर सकता है। हाल के ट्रांसफार्मर-आधारित और प्रसार-आधारित दृष्टिकोण तेजी से यथार्थवादी उच्च-आवृत्ति विवरण उत्पन्न करते हैं। प्रत्येक पीढ़ी ऐसे परिणाम देती है जो अधिक विश्वसनीय होते हैं और जिनमें पिछली पीढ़ी की तुलना में कम कलाकृतियाँ होती हैं।\n\nइसके एआई एन्हांस पाइपलाइन में मैजिक इरेज़र लीवरMagic Eraseresolution मॉडल हैं। जब PH4__ एक कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवि पेश करता है, तो सिस्टम बारीक विवरण पुनर्प्राप्त करने के लिए सुपर रिज़ॉल्यूशन लागू करता है जिसे मूल कैप्चर रिकॉर्ड नहीं कर सका। यह पुरानी स्कैन की गई तस्वीरों को पुनर्स्थापित करने, शुरुआती स्मार्टफोन तस्वीरों को बेहतर बनाने और बड़े डिस्प्ले आकार या प्रिंट के लिए कम-रिज़ॉल्यूशन वाली वेब छवियां तैयार करने के लिए विशेष रूप से प्रभावी है। सुपर रिज़ॉल्यूशन मॉडल प्रत्येक छवि क्षेत्र में पाए गए सामग्री प्रकार के अनुसार अपनी विवरण पीढ़ी को अनुकूलित करता है, एक आकार-फिट-सभी वृद्धि पैटर्न को लागू करने के बजाय पोर्ट्रेट में यथार्थवादी त्वचा बनावट, दस्तावेज़ स्कैन में तेज पाठ और लैंडस्केप तस्वीरों में प्राकृतिक पत्ते का विवरण उत्पन्न करता है।