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| Titre : | Amélioration de la super résolution des images par Deep Learning | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Islam Merad, Auteur ; Mourad Lahdir, Directeur de thèse | | Editeur : | TIZI-OUZOU : FGEI.UMMTO | | Année de publication : | 2022 | | Importance : | 54 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Super résolution Apprentissage en profondeur, Réseau neuronal convolutif Deep learning Image | | Résumé : | Notre mémoire explore l'utilisation du Deep Learning pour améliorer la super résolution des images. En introduisant une approche basée sur les réseaux de neurones convolutionnels, nous avons démontré une nette amélioration de la qualité des images à résolution réduite.
Les résultats expérimentaux ont révélé une augmentation significative de la netteté et de la clarté des images super résolues. Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives pour des applications variées, notamment la reconnaissance faciale, la restauration d'images historiques, et l'amélioration de la qualité des vidéos.
Notre travail contribue ainsi à l'évolution de la super résolution d'images en exploitant le potentiel du Deep Learning pour offrir des images de meilleure qualité et des performances supérieures par rapport aux méthodes traditionnelles. | | Diplôme : | Master | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=36890 |
Amélioration de la super résolution des images par Deep Learning [theses et memoires] / Islam Merad, Auteur ; Mourad Lahdir, Directeur de thèse . - TIZI-OUZOU (TIZI-OUZOU) : FGEI.UMMTO, 2022 . - 54 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Super résolution Apprentissage en profondeur, Réseau neuronal convolutif Deep learning Image | | Résumé : | Notre mémoire explore l'utilisation du Deep Learning pour améliorer la super résolution des images. En introduisant une approche basée sur les réseaux de neurones convolutionnels, nous avons démontré une nette amélioration de la qualité des images à résolution réduite.
Les résultats expérimentaux ont révélé une augmentation significative de la netteté et de la clarté des images super résolues. Cette avancée ouvre de nouvelles perspectives pour des applications variées, notamment la reconnaissance faciale, la restauration d'images historiques, et l'amélioration de la qualité des vidéos.
Notre travail contribue ainsi à l'évolution de la super résolution d'images en exploitant le potentiel du Deep Learning pour offrir des images de meilleure qualité et des performances supérieures par rapport aux méthodes traditionnelles. | | Diplôme : | Master | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=36890 |
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