การสร้างคืนภาพความละเอียดสูงยิ่งสำหรับระบบกล้องโทรทัศน์วงจรปิด
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
รายงานวิจัยฉบับนี้นำเสนอ การสร้างคืนภาพความละเอียดสูงยิ่งสำหรับระบบกล้องโทรทัศน์วงจรปิดโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (SR-CNN) ในการทำงานของอัลกอริทึม SR-CNN จะถูกใช้ในการเรียนรู้เพื่อสร้างผังที่แสดงความสัมพันธ์ (Mapping) ของการจับคู่ระหว่างภาพความละเอียดต่ำกับภาพความละเอียดสูงหรือภาพอ้างอิง การ Mapping ดังกล่าวนั้น SR-CNN สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากภาพความละเอียดต่ำกับภาพความละเอียดสูงมีองค์ประกอบในภาพที่คล้ายคลึงกันและแตกต่างกันเฉพาะรายละเอียดขององค์ประกอบความถี่สูงเท่านั้น ผู้วิจัยได้ประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันในการตรวจหาค่าเรซิดิว (Residual) ของภาพจากองค์ประกอบของภาพสี เมื่อเครือข่าย SR-CNN ได้ทำการเรียนรู้และประมาณภาพเรซิดิวได้แล้ว ภาพความละเอียดสูงก็สามารถสร้างได้ด้วยการรวมภาพเรซิดิวกับภาพความละเอียดต่ำที่ได้มีการปรับสเกลให้มีขนาดของภาพเพิ่มขึ้นจนเท่ากับภาพความละเอียดสูงในระดับสเกลที่ต้องการ ผลการทดลองได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการที่นำเสนอมีประสิทธิภาพที่ดีกว่าวิธีการขยายภาพแบบไบคิวบิกทั้งในแง่ของการวัดค่าคุณภาพของภาพดิจิทัลด้วยมาตรวัดแบบต่าง ๆรวมถึงรายละเอียดที่ชัดเจนและขอบภาพที่คมชัดยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามเทคนิคที่นำเสนอยังมีข้อบกพร่องบางอย่างเช่น มีความเร็วในการฝึกสอนที่ช้ามากเกินไปและการติดปัญหาค่าที่ดีที่สุดเฉพาะที่ (Local optimum) ซึ่งเกิดขึ้นได้ง่ายในขั้นตอนของการเรียนรู้