الصورة فائقة الدقة المستندة إلى التعلم العميق مع مراعاة الجودة الكمية والحسية

في الآونة الأخيرة، أظهرت الدراسات وجود علاقة تبادلية بين الجودة الكمية والجودة الإدراكية للصور ذات الدقة الفائقة، حيث تعني الأولى التشابه مع الصور الأصلية (الصحيحة) والثانية الطبيعية. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة للحصول على صور ذات دقة فائقة قادرة على تحسين الجودة الإدراكية للصور المكبرة مع الحفاظ على الأداء الكمي التقليدي. تعتمد الطريقة المقترحة على شبكة عميقة لزيادة الدقة بعدة مراحل برفقة شبكة تمييز وشبكتين للتنبؤ بالنقاط الكمية. تُظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحقق توازنًا جيدًا بين الجودة الكمية والإدراكية، مما يدل على نتائج أكثر رضاً مقارنة بالطرق الموجودة حاليًا.