Tasvirlarni intellektuallashtirishda filtrlash jarayoni va baholash algoritmlari
##semicolon##
https://doi.org/10.5281/zenodo.14364614##semicolon##
Raqamli tasvirlarni qayta ishlash, filtrlash algoritmlari, shovqinni kamaytirish, konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), generativ raqib tarmoqlar (GAN), tasvir sifatini baholash, PSNR, SSIM, LPIPS, chuqur o‘rganish, tasvirlarni tiklash, kvant hisoblash, multimodal yondashuvlar.Аннотация
Ushbu maqolada tasvirlarni intellektuallashtirishda filtrlash jarayoni va baholash algoritmlari raqamli tasvir
sifatini yaxshilash, shovqinni kamaytirish va tasvirlarni avtomatik tahlil qilishni osonlashtirish uchun muhim rol o‘ynaydi.
Raqamli tasvirlarni qayta ishlashda klassik usullar, masalan, median va Gaussian filtrlari, zamonaviy texnologiyalar,
jumladan, sun’iy intellektga asoslangan algoritmlar bilan boyitilmoqda. Chuqur o‘rganish modellaridan, ayniqsa
Convolutional Neural Networks (CNN) va Generative Adversarial Networks (GAN)dan foydalanish, filtrlash jarayonini
optimallashtirishga yordam beradi. Tasvir sifatini baholashda PSNR, SSIM va LPIPS kabi metrikalar ishlatiladi. Tadqiqotlar
tasvirlarni tibbiy diagnostika, fotosuratlarni tiklash va sifatni oshirish sohalarida keng qo‘llash imkonini beradi. Ushbu
jarayonning rivojlanishi kvant hisoblash va multimodal yondashuvlar bilan yanada kengaymoqda.
Опубликован
Выпуск
Раздел
License
Copyright (c) 2024 YASHIL IQTISODIYOT VA TARAQQIYOT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.