Bild-zu-Bild-Regression

Bild-zu-Bild-Regression ist eine wichtige Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, kontinuierliche numerische Attribute von Ausgabebildern aus Eingabebildern vorherzusagen. Das Kernziel dieser Technik besteht darin, eine Abbildungsbeziehung zwischen Eingangs- und Ausgabebildern herzustellen, um eine präzise Quantifizierung von Bildmerkmalen zu erreichen. Ihr Anwendungswert ist weitreichend und umfasst Bereiche wie medizinische Bildanalyse, die Verarbeitung von Fernerkundungsbildern und die Umwelterkennung in autonomen Fahrzeugsystemen. Diese Technik erhöht erheblich die Nutzungseffizienz von Bilddaten und die Entscheidungsgenauigkeit.