تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. تحسين دقة الصورة

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تحسين دقة الصورة




  • الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء البايزية لمشاكل العكس (BPINN-IP): التطبيق في معالجة الصور تحت الحمراء Bayesian physics-informed neural networks for inverse problems (BPINN-IP): Application in infrared image processing

    2026 | المؤلف: Ali Mohammad-djafari A وآخرون | المجلة: Journal of the Franklin Institute | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

    تقدم الورقة البحثية إطارًا جديدًا يسمى الشبكة العصبية المستنيرة بالفيزياء بايزيان لمشاكل العكس (BPINN-IP)، والذي يوسع صياغة الشبكة العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINN) القياسية لمعالجة مشاكل العكس، لا سيما في مهام معالجة الصور تحت الحمراء مثل فك الالتواء والتكبير الفائق. يدمج إطار BPINN-IP الاستدلال البايزي في هيكل PINN، مما يسمح بالإدماج المتزامن للقيود الفيزيائية والمعرفة السابقة…


  • FS-Diff: التوجيه الدلالي والوضوح الواعي في دمج الصور المتعددة الوسائط المتزامنة والتكبير الفائق FS-Diff: Semantic guidance and clarity-aware simultaneous multimodal image fusion and super-resolution

    2026 | المؤلف: Yuchan Jie وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: تكنولوجيا الإعلام (Media Technology)

    يقدم البحث FS-Diff، وهو إطار عمل جديد لدمج الصور والتكبير الفائق الذي يتناول التحديات التي تطرحها الصور متعددة الأنماط ذات الدقة المنخفضة والضعيفة دلاليًا، لا سيما في التطبيقات مثل الاستطلاع العسكري. يقوم FS-Diff بتصوير عملية الدمج والتكبير الفائق كمشكلة توليد شرطية، مستخدمًا آلية استشعار الوضوح للإدراك التكيفي للدقة المنخفضة واستخراج الميزات عبر الأنماط. يبدأ الأسلوب…


  • YOLO-MST: طريقة تعلم عميق متعددة المقاييس لاكتشاف الأهداف الصغيرة في الأشعة تحت الحمراء تعتمد على تحسين الدقة وYOLO YOLO-MST: Multiscale deep learning method for infrared small target detection based on super-resolution and YOLO

    2026 | المؤلف: Taoran Yue وآخرون | المجلة: Optics & Laser Technology | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)

    تقدم هذه الورقة البحثية طريقة جديدة تعتمد على التعلم العميق لاكتشاف الأهداف الصغيرة في الأشعة تحت الحمراء، مع معالجة القيود التي تواجه الأساليب التقليدية المعتمدة على النماذج والتقنيات الحالية للتعلم العميق. تدمج الطريقة المقترحة تقنية تحسين دقة الصورة مع المراقبة متعددة المقاييس لتعزيز دقة الاكتشاف في البيئات الصعبة. الشبكة الجديدة، المسماة YOLO-MST، مبنية على نموذج…


حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.