|
|
|
|
| LEADER |
02465na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6624
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Kantura, Bruno
|9 40468
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Metode za povećanje rezolucije slika na temelju slika niže rezolucije :
|b diplomski rad /
|c Bruno Kantura ; [mentor Sven Lončarić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Methods for Increasing Image Resolution Based on Low-Resolution Images
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b B. Kantura,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 60 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-10
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Povećanje rezolucije slike na temelju slika niže rezolucije izazovan je problem čije rješavanje objedinjuju algoritmi i postupci pod imenom super rezolucija. Postoji mnogo kategorija super rezolucije od kojih u zadnje vrijeme nedvojbeno prevladavaju metode temeljene na dubokom učenju. Neke značajnije metode dubokim učenjem detaljno su opisane u radu kronološkim redoslijedom njihovog nastanka. Samim time, primjećuje se i kontinuirano poboljšanje rezultata kroz evoluciju algoritama, gdje se neke metode fokusiraju na doslovnu sličnost između originalne i generirane slike (EDSR), dok se one temeljene na generativnim suparničkim mrežama fokusiraju na perceptivnu sličnost (ESRGAN). Naposljetku rada, ostvarena je implementacija prve predložene metode temeljene na dubokom učenju – SRCNN.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Increasing image resolution based on low-resolution images is an ill-posed problem, which methods and algorithms aliased as super-resolution are trying to solve. There are different categories of super-resolution, but those based on deep learning are undoubtedly the most popular nowadays. Some of those are analized in the thesis in the chronological order of their proposal, where the continuous trend of result improvement follows, whether method focuses on structural similarity (EDSR) or perceptual quality (ESRGAN). Thesis ends with an implementation of the first deep learning method SRCNN.
|
| 653 |
|
1 |
|a super-rezolucija
|a SRCNN
|a VDSR
|a EDSR
|a SRGAN
|a ESRGAN
|
| 653 |
|
1 |
|a super-resolution
|a SRCNN
|a VDSR
|a EDSR
|a SRGAN
|a ESRGAN
|
| 700 |
1 |
|
|a Lončarić, Sven
|4 ths
|9 5663
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 51192
|d 51192
|