prikaz prve stranice dokumenta Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju
No public access
undergraduate thesis
Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:085672
Bugarin, Martin
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Bugarin, M. (2024). Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085672

Bugarin, Martin. "Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085672

Bugarin, Martin. "Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085672

Bugarin, M. (2024). 'Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 14 January 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085672

Bugarin M. Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2025 January 14] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085672

M. Bugarin, "Sustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085672

Metadata
TitleSustav povećanja razlučivosti slike zasnovan na strojnom učenju
Title (english)Image Super-Resolution System Based on Machine Learning
AuthorMartin Bugarin
MentorMarin Šilić (mentor)
Committee memberMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberStjepan Požgaj (član povjerenstva)
Committee memberMarin Kačan (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-06-27, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Povećanje razlučivosti slike zasnovano na strojnom učenju je postupak višestrukog povećanja razlučivosti slike uz zadržavanje njezinog sadržaja i detalja. Rezultat postupka je inačica izvorne slike visoke razlučivosti. Ovaj se postupak može koristiti za različite primjene kao što je poboljšanje kvalitete slike, poboljšanje vizualnih detalja i povećanje točnosti algoritama računalnog vida. Proučeni su i opisani najuspješniji postojeći postupci za povećanje razlučivosti slike zasnovane na strojnom učenju s posebnim naglaskom na postupke koje koriste duboko učenje. Objašnjena je arhitektura modela neuronske mreže i modela Transformer te rad dijelova enkodera i dekodera koji koriste pojam pažnje za obradu podataka. Prikupljeni javno dostupni skupovi podataka primjenjivi za učenje i ispitivanje postupaka dubokog učenja za povećanje razlučivosti slike. Oblikovani su i programski ostvareni sustav zasnovan na swinIR transformeru te dubokom učenju za povećanje razlučivosti slike. Ispitana uspješnost ostvarenog sustava primjenom prikladno odabranih mjera te prikazani i opisani rezultati ispitivanja.
Abstract (english)
Image super-resolution using machine learning is the process of improving the resolution of an image while preserving its content and details. The result of this procedure is a high-resolution version of the original image. This procedure can be used for various applications such as improving image quality, enhancing visual details, and increasing the accuracy of computer vision algorithms. In this paper the most successful existing procedures for image super-resolution using machine learning with special emphasis on procedures using deep learning are studied and described. The architecture of the neural network model and the Transformer model, as well as the operation of encoder and decoder parts that use the concept of attention for data processing are explained. Publicly available datasets applicable to learning and testing deep learning procedures for image enhancement are presented. A system based on swinIR transformer and deep learning to increase image resolution is implemented. The success of the implemented system by applying appropriately selected measures is tested and the test results are presented and described.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:085672
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 20:13:43