נושא הפרוייקט
מספר פרוייקט
מחלקה
שמות סטודנטים
אימייל
שמות מנחים
שיפור רזולוציית תמונות לוויין באמצעות למידה עמוקה
Real World Image Super-Resolution of Single-Band Nano-satellite using Deep Learning
תקציר בעיברית
תמונות לוויין ברזולוציה נמוכה מציבות אתגרים להדמיה ופרשנות מדויקת עקב רעש וטשטוש תמונה. אנו מפתחים אלגוריתם לשיפור הרזולוציה המרחבית של תמונות לוויין ולשיפור פרשנות הנתונים. לאחר מכן אנו ממנפים למידה עמוקה ואלגוריתם רב-תמונה סופר-רזולוציית (MISR) כדי לשדרג תמונות ברזולוציה נמוכה. נראה שיפור משמעותי באיכות החזותית וברמת הפירוט, המאפשר חילוץ מידע מדויק מתמונות לוויין. אלגוריתם ניקוי התמונה שפותח מדגים את יעילותו בשיפור הבהירות והאיכות של תמונות לוויין ברזולוציה נמוכה, שיש לה השלכות על יישומים שונים הדורשים ניתוח חזותי מדויק.
תקציר באנגלית
Low-resolution satellite imagery poses challenges for accurate visualization and interpretation due to image noise and blurring. We develop an algorithm to enhance spatial resolution of satellite imagery and improve data interpretation. We then leverage deep learning and Multi-Image Super-Resolution (MISR) algorithm to upscale low-resolution images. Significant improvement in visual quality and level of detail is seen, enabling precise information extraction from satellite imagery. The developed image-cleaning algorithm demonstrates its effectiveness in improving the clarity and quality of low-resolution satellite imagery, which has implications for various applications requiring precise visual analysis.