Yüz Görüntüleri İçin Yeni Bir Süper Çözünürlük Yaklaşımı ve Farklı Görüntü Kalitesindeki Veri Setlerinin Başarı Performansı Üzerindeki Etkileri

Abstract

Çözünürlük kavramı, çeşitli bilgisayarlı görü uygulamaları için büyük önem arz etmektedir. Son yıllarda donanımsal ilerlemeler sayesinde görüntü çözünürlüklerini artırmaya yönelik süper çözünürlük uygulamaları araştırmacıların odak noktası haline gelmiştir. Bu çalışmada ise yeni bir derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük modeli (SISRGAN) önerilmiştir. Ayrıca, süper çözünürlük uygulamaları için CelebA veri setinden farklı kalite seviyelerinde üç farklı veri seti oluşturulmuştur. Çalışmalar sonucunda elde edilen sonuçlar görüntü kalite metrikleri (tepe sinyal gürültü oranı ve yapısal benzerlik indeksi) kullanılarak literatürde yer alan önemli modeller ile karşılaştırılmıştır. Önerilen derin ağ modelinin hem görsel kalitedeki iyileşme hem de metrik değerleri açısından daha üstün bir başarı ortaya koymuştur. Bununla birlikte, süper çözünürlüklü görüntünün oluşturulacağı düşük çözünürlüklü görüntü kalitesinin başarıyı doğrudan etkilediği görülmüştür.