تقليل ضوضاء الصورة باستخدام المكودات التلقائية التلافيفية - Image Denoising using Convolutional Autoencoders

وصف المشروع:

يركز مشروع تقليل الضوضاء على الصورة على تطوير حل فعال لإزالة الضوضاء من الصور باستخدام أجهزة التشفير التلقائية التلافيفية ، وهي نوع من نماذج التعلم العميق. الهدف من هذا المشروع هو تحسين جودة الصور عن طريق تقليل أنواع الضوضاء المختلفة ، مثل ضوضاء Gaussian ، أو ضوضاء الملح والفلفل ، أو تشوهات البكسل العشوائية.

أجهزة التشفير التلقائية التلافيفية هي شبكات عصبية مصممة خصيصًا للمهام المتعلقة بالصور. إنها تتكون من شبكة تشفير تتعلم ضغط صورة الإدخال إلى تمثيل منخفض الأبعاد وشبكة فك ترميز تعيد بناء الصورة منزوعة الضوضاء من التمثيل المشفر. تسمح هذه البنية للنموذج بالتقاط الميزات الأساسية للصورة أثناء إزالة الضوضاء غير المرغوب فيها.

يتضمن المشروع الخطوات الرئيسية التالية:

جمع البيانات: جمع مجموعة بيانات متنوعة من الصور الصاخبة ، بما في ذلك بشكل مثالي أنواع ومستويات مختلفة من الضوضاء.

المعالجة المسبقة للبيانات: تحضير مجموعة البيانات عن طريق إضافة ضوضاء اصطناعية إلى الصور النظيفة لإنشاء إصدارات صاخبة للتدريب.

نموذج معماري: تصميم معمارية تلافيفية للتشفير التلقائي تتكون من طبقات ترميز وفك تشفير.

التدريب: تدريب المشفر التلقائي على استخدام الصور الصاخبة كمدخلات والصور النظيفة المقابلة كأهداف. يتعلم النموذج إعادة بناء الصور النظيفة مع تقليل الضوضاء.

تقييم النموذج: تقييم أداء النموذج المدرَّب عن طريق قياس المقاييس مثل ذروة نسبة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) أو مؤشر التشابه الهيكلي (SSIM) على مجموعة تحقق منفصلة.

تقليل الضوضاء: تطبيق النموذج المُدرَّب لتقليل التشويش على الصور الجديدة عن طريق إدخال الصورة المزعجة والحصول على الإخراج منزوع الضوضاء.

الضبط الدقيق والتحسين (اختياري): زيادة تحسين النموذج عن طريق الضبط الدقيق للمعلمات الفائقة أو استكشاف التقنيات المتقدمة مثل التدريب العدائي أو إضافة التنظيم.

طوال المشروع ، ستستخدم مكتبات التعلم العميق مثل TensorFlow أو PyTorch أو Keras لتنفيذ وتدريب نموذج التشفير التلقائي التلافيفي. توفر هذه المكتبات أدوات قوية لبناء وتدريب الشبكات العصبية بكفاءة.

من خلال إكمال هذا المشروع ، تظهر المهاارت في معالجة الصور والتعلم العميق وتحسين النموذج. يعرض هذا الإنجاز القدرة على مواجهة تحديات العالم الحقيقي في تقليل التشويش على الصورة والمساهمة كدليل على الخبرة في هذا المجال.