الأبحاث ضمن الموضوع : تقنيات تحسين الصور
-
تحسين الصور تحت الماء وتصنيف المشاهد المعتمد على GAN باستخدام التعلم الانتقالي
2026 | المؤلف: Amani Homoud وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا استكشافيًا لتقنيات تحليل الفيديو تحت الماء تهدف إلى تحسين جودة الصورة وتحسين تصنيف الأنواع البحرية. تبدأ المنهجية بمعالجة التحديات التي تطرحها البيئات تحت الماء، مثل انخفاض شدة الضوء وتشويه الألوان، مما يعيق الكشف الدقيق عن الأجسام. يستخدم المؤلفون خوارزمية العالم الرمادي (GW) لتحسين الصورة الأولية، تليها تحليل مقارن لتقنية توازن…
-
تقسيم دقيق للأجسام تحت الماء في الوقت الحقيقي باستخدام YOLOv11-UOS المحسن مع تعزيز تكيفي موجه بالفيزياء وزيادة الانتباه
2026 | المؤلف: N. Deluxni وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول البحث التحديات المتعلقة بالكشف بدقة عن الأجسام تحت الماء، والتي غالبًا ما تكون محجوبة بسبب ضعف الرؤية، وتشويه الألوان، وتشتت الضوء، والخلفيات المعقدة. لمواجهة هذه القضايا، يقترح المؤلفون نظام تقسيم متقدم يجمع بين تقنيات تعزيز الانتباه مع تحسين الصور التكيفية الموجهة بالفيزياء، باستخدام بنية YOLOv11-UOS ثنائية المجال. تعمل هذه الطريقة على تحسين دقة الألوان…
-
إزالة الضباب من صور الاستشعار عن بُعد باستخدام شبكات الخصومة التوليدية المعتمدة على المويجات
2025 | المؤلف: Guangda Chen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث طريقة جديدة لإزالة الضباب من صور الاستشعار عن بعد باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) للتخفيف من الآثار السلبية للضباب الجوي على جودة الصورة. تتكون البنية المقترحة من شبكة مولدة تعزز الصور الضبابية وشبكة مميزة تميز بين الصور التي تم إزالة الضباب عنها والصور الواضحة. تشمل المكونات الرئيسية للمولد كتل متبقية كثيفة لاستخراج الميزات…
-
كشف العالم تحت الماء: تحسين الصور تحت الماء الموجه بواسطة نموذج إدراك CLIP
2025 | المؤلف: Jiangzhong Cao وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث إطار عمل جديد لتحسين الصور تحت الماء (UIE) يدمج وحدة فقدان الإدراك للغة والصورة القائمة على التعلم المتباين (CLIP) وتنظيم التعلم المتدرج لتحسين الجودة الإدراكية للصور تحت الماء. غالبًا ما تتجاهل طرق التعلم العميق التقليدية لتحسين الصور تحت الماء الإدراك البصري البشري وتفرض قيودًا غير كافية، مما يؤدي إلى نتائج تحسين دون المستوى…
-
YOLO الديناميكي لاكتشاف الأجسام الصغيرة تحت الماء
2024 | المؤلف: Jie Chen وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول البحث التحديات المتعلقة بالكشف عن الأجسام الصغيرة في البيئات تحت الماء، وهو جانب حاسم من استكشاف البحار. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح المؤلفون كاشف ديناميكي خفيف الوزن يعتمد على YOLO، والذي يتضمن شبكة عظمية تعتمد على الالتفاف القابل للتشويه v3 مصممة خصيصًا لتعزيز الكشف عن الأجسام الصغيرة. يقدم البحث إطار عمل موحد لدمج الميزات يستخدم…