Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Blind Image Blur Estimation Using Neural Network Algorithm - Matlab| IEEEProjects |Pantechelearning|

  • pantechelearning
  • 2021-01-07
  • 337
Blind Image Blur Estimation Using Neural Network Algorithm - Matlab| IEEEProjects |Pantechelearning|
#pantechelearningpantechsolutionsprojectsinternshipworkshoponlinetrainingfinalyearprojectsacademicprojectscourseswebinarsBlind ImageEstimation UsingNeural Network AlgorithmMatlab
  • ok logo

Скачать Blind Image Blur Estimation Using Neural Network Algorithm - Matlab| IEEEProjects |Pantechelearning| бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Blind Image Blur Estimation Using Neural Network Algorithm - Matlab| IEEEProjects |Pantechelearning| или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Blind Image Blur Estimation Using Neural Network Algorithm - Matlab| IEEEProjects |Pantechelearning| бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Blind Image Blur Estimation Using Neural Network Algorithm - Matlab| IEEEProjects |Pantechelearning|

Project Concept:
Images may be degraded for many reasons. Out-of-focus optics produce blurred images, and variations in electronic imaging components introduce noise. This represents Blurred image Classification & De-Blurred Image using DWT. The goal of Blur image Classification is to find blurred or un-blurred images from input ones. In the end, it is shown the de-blurring images. The best results can be achieved by this proposed de-blurred image classification and de-blurred image. Finally, we evaluate the parameter analysis. A learning-based method using a pre-trained deep neural network (DNN) and a general regression neural network (GRNN) is proposed to first classify the blur type and then estimate its parameters, taking advantage of both the classification ability of DNN and the regression ability of GRNN. To the best of our knowledge, this is the first time that pre-trained DNN and GRNN have been applied to the problem of blur analysis. First, our method identifies the blur type from a mixed input of image patches corrupted by various blurs with different parameters. To this aim, a supervised DNN is trained to project the input samples into a discriminative feature space, in which the blur type can be easily classified. Then, for each blur type, the proposed GRNN estimates the blur parameters with very high accuracy.

Project Link: https://www.pantechelearning.com/mach...

-------------------------------------------------------------------------------

Pantech E-Learning - Exclusive R & D for Project Assistance & Technical Trainings.

For more updates on our Project Assistance, Certified Training, Internship & courses, follow us on:

Website: www.pantechelearning.com
https://www.pantechelearning.com/prod...

www.facebook.com/pantechelearning
www.instagram.com/pantechelearning
www.linkedin.com/company/pantechelearning
www.twitter.com/pantech_elearn

Have any Enquiry ?

Online Store - 8925533488 / 89
Chennai - 8925533480 / 81
Hyderabad - 8925533482 / 83
Vijayawada -8925533484 /85
Coimbatore - 8925533486 / 87

#pantechprojects#matlabprojects#IEEEprojects

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]