HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

وضع الطيران مُفعّل: شبكة خفيفة كالريشة لتحسين الصور ذات الإضاءة المنخفضة

Mustafa Ozcan Hamza Ergezer Mustafa Ayazaoglu

الملخص

تحسين الصور في الإضاءة المنخفضة (LLIE) يُعد مشكلة عكسية غير محددة بدقة بسبب نقص المعرفة بالصورة المرغوبة التي تُولَد في ظروف إضاءة مثالية. تؤدي الظروف الإضاءية المنخفضة إلى مشكلتين رئيسيتين: تضييق توزيع التوهج (الهيستوغرام) وتوزيع ألوان نسبية غير متسقة، إلى جانب انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء. ولحل هاتين المشكلتين، نقترح منهجية جديدة تُسمى FLIGHT-Net، تعتمد على تسلسل من كتل البنية العصبية. يُنظّم الكتلة الأولى شروط الإضاءة من خلال تعديل إضاءة متمحور حول كل بكسل ويعتمد على المشهد. ويتم إنتاج الصورة الناتجة في مخرج الكتلة الثانية، والتي تضم كتلتين فرعيتين: كتلة انتباه القنوات وكتلة إزالة الضوضاء. تُقدّم البنية العصبية الفعالة للغاية أداءً يُعدّ من أفضل الأداءات الحالية، مع استخدام ما لا يزيد عن 25,000 معلمة. وسيكون الكود الخاص بالطريقة، والنموذج المُدرّب مسبقًا، والصور الناتجة متاحة للجمهور.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
وضع الطيران مُفعّل: شبكة خفيفة كالريشة لتحسين الصور ذات الإضاءة المنخفضة | مستندات | HyperAI