Levoy超解像度を実現する際のより複雑な側面の1つは、高周波コンテンツが低解像度でレンダリングされるときに発生するモアレパターン(ボヤケ)やジャギー(ギザギザ)などのエイリアシングを取り除くことです。元になった特徴の形状に応じて、これらの効果を取り消して元に戻すのは難しい場合があります。エイリアシングの例(左は木と壁の部分がぼやけてしまっている)シンプルなアップサンプリング手法では、基本構造を元に戻すことはできませんが、RAISRは可能です。下の例では、左側の3番と5番はエイリアシングされてボヤケた空間周波数が確認できますが、右側のRAISR画像は元の構造を復元できています。RAISRのもう1つの重要な利点は、訓練プロセスの中に個々の画像圧縮アルゴリズム(JPEGなど)に固有のノイズや圧縮特徴を組み込める事です。RAISRは、具体的な学習データを用いて、解像度向上以外の効果を元に戻し、結果として得られるフィルタ内で画像圧縮アルゴリズムの影響を排除する方法を学ぶことができるのです。左:元の低解像度画像、エイリアシングが強くギザギザやボヤケが目立ちます。エイリアシングを取り除き、ギザギザやボヤケが目立ちません。1つまたは複数のフレームを使用する超解像度技術は、長い間研究されてきました。今日、画像技術の進歩と機械学習の融合により、新しい画像処理が可能になり、今後、多くの潜在的利益がもたらされます。携帯電話のピンチズームの品質を向上させること以外にも、画像を低解像度で撮影して送信した後、品質を劣化させる事なく高品質画像を受信できるのです。その際に回線速度や料金、ストレージ容量を心配する必要はなくなります。Resolution」を参照してください。Imagingにもうすぐ掲載されます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉ディープラーニングの一般書の多くは、複数の層を用いて目や鼻というパーツを認識した上で、それらを総合して「顔」とか「猫」だと判断している、と解説をしています。それが事実ならば、このようなエラーは起こり得ません。特徴の和で判定しているに過ぎないので、こうした人工的な細工に弱いのです。WordPress.。