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dc.contributor.advisorOliveira Neto, Manuel Menezes dept_BR
dc.contributor.authorRahoo, Suryalall dos Santospt_BR
dc.date.accessioned2024-02-02T05:06:49Zpt_BR
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/271387pt_BR
dc.description.abstractThis undergraduate thesis condenses an 8 month-long study on deep image restoration which is a fast-growing field with many real-world applications. It includes a discussion on traditional image restoration, a review of 26 datasets, and a survey comprising 5 different image restoration tasks, i.e., deblurring, super-resolution, non-blind restoration, face-restoration, and video restoration. For each task, 2 neural network-based methods are described and compared. Moreover, this thesis discusses 3 experimental image restoration techniques which we have developed, specifically: Gradient Descent Deconvolution (GDDec) for non-blind deblurring, Super-Resolution Residual U-Net (SRRUNet) for super-resolution, and Our Non-Blind which is a non-blind framework. Finally, this thesis provides various research directions which contemplate each method discussed.en
dc.description.abstractEste trabalho de graduação condensa um estudo de 8 meses sobre o processo de restauração de imagens utilizando técnicas de aprendizagem profunda: um campo em rápido crescimento com muitas aplicações no mundo real. O trabalho inclui uma discussão sobre a área de restauração de imagens, uma revisão de 26 bases de dados utilizadas para teste e treinamento de modelos e um estudo compreendendo 5 tarefas de restauração de imagens: remoção de borramento, super resolução, restauração não cega, restauração de rostos e restauração de vídeos. Para cada tarefa, 2 métodos que utilizam redes neurais são descritos e comparados. Além disso, esta teste discute 3 técnicas experimentais de restauração de imagens que elaboramos, especificamente: Gradient Descent Deconvolution (GDDec) para remoção não cega de borramento, Super-Resolution Residual U-Net (SRRUNet) para super-resolução, e Our Non-Blind para restauração não cega. Finalmente, esta tese fornece várias direções de pesquisa que contemplam cada método discutido.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectImagempt_BR
dc.subjectImage restorationen
dc.subjectAprendizado profundopt_BR
dc.subjectSurveyen
dc.subjectRede neural artificialpt_BR
dc.titleImage restoration with neural networkspt_BR
dc.title.alternativeRestauração de imagens utilizando redes neurais pt
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001172286pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2023pt_BR
dc.degree.graduationCiência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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