Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,Image and Video Processing,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , پردازش تصویر و فیلم ,
توضیحات
Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Code Available: https://github.com/Riponcs/Cn2Estimation , Journal ref: Optics Express 30, 40854-40870 (2022)
توضیحات به فارسی
ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: کد موجود: https://github.com/riponcs/cn2estimation ، مجله Ref: Optics Express 30 ، 40854-40870 (2022)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Images captured from a long distance suffer from dynamic image distortion due to turbulent flow of air cells with random temperatures, and thus refractive indices. This phenomenon, known as image dancing, is commonly characterized by its refractive-index structure constant $C_n^2$ as a measure of the turbulence strength. For many applications such as atmospheric forecast model, long-range/astronomy imaging, and aviation safety, optical communication technology, $C_n^2$ estimation is critical for accurately sensing the turbulent environment. Previous methods for $C_n^2$ estimation include estimation from meteorological data (temperature, relative humidity, wind shear, etc.) for single-point measurements, two-ended pathlength measurements from optical scintillometer for path-averaged $C_n^2$, and more recently estimating $C_n^2$ from passive video cameras for low cost and hardware complexity. In this paper, we present a comparative analysis of classical image gradient methods for $C_n^2$ estimation and modern deep learning-based methods leveraging convolutional neural networks. To enable this, we collect a dataset of video capture along with reference scintillometer measurements for ground truth, and we release this unique dataset to the scientific community. We observe that deep learning methods can achieve higher accuracy when trained on similar data, but suffer from generalization errors to other, unseen imagery as compared to classical methods. To overcome this trade-off, we present a novel physics-based network architecture that combines learned convolutional layers with a differentiable image gradient method that maintains high accuracy while being generalizable across image datasets.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تصاویر ضبط شده از مسافت طولانی به دلیل جریان آشفته سلول های هوا با دمای تصادفی و در نتیجه شاخص های انکسار از اعوجاج تصویر پویا رنج می برند.این پدیده ، که به عنوان رقص تصویر شناخته می شود ، معمولاً با ساختار انکسار-شاخص آن ثابت $ c_n^2 $ به عنوان اندازه گیری قدرت آشفتگی مشخص می شود.برای بسیاری از برنامه های کاربردی مانند مدل پیش بینی جوی ، تصویربرداری با برد/نجوم و ایمنی حمل و نقل هوایی ، فناوری ارتباطات نوری ، تخمین $ c_n^$ برای سنجش دقیق محیط آشفته بسیار مهم است.روش های قبلی برای $ c_n^2 $ تخمین شامل تخمین از داده های هواشناسی (دما ، رطوبت نسبی ، برشی باد و غیره) برای اندازه گیری های تک نقطه ای ، اندازه گیری های طول مسیر دو انتها از scintillometer نوری برای میانگین مسیر c_n^2 $ ،و اخیراً تخمین زده می شود $ c_n^2 $ از دوربین های فیلمبرداری منفعل برای کم هزینه و پیچیدگی سخت افزار.در این مقاله ، ما یک تجزیه و تحلیل مقایسه ای از روش های شیب تصویر کلاسیک برای $ c_n^2 $ تخمین و روش های مدرن مبتنی بر یادگیری عمیق که از شبکه های عصبی حلقوی استفاده می کنند ، ارائه می دهیم.برای فعال کردن این امر ، ما یک مجموعه داده از ضبط ویدیو را به همراه اندازه گیری اسکینتیلومتر مرجع برای حقیقت زمین جمع آوری می کنیم و این مجموعه داده منحصر به فرد را برای جامعه علمی منتشر می کنیم.ما مشاهده می کنیم که روشهای یادگیری عمیق هنگام آموزش بر روی داده های مشابه می توانند به دقت بیشتری دست یابند ، اما از خطاهای تعمیم به سایر تصاویر غیب در مقایسه با روشهای کلاسیک رنج می برند.برای غلبه بر این تجارت ، ما یک معماری جدید مبتنی بر فیزیک ارائه می دهیم که لایه های حلقوی آموخته شده را با یک روش گرادیان تصویر متفاوت ترکیب می کند که ضمن اینکه در بین مجموعه داده های تصویر قابل تعمیم است ، دقت بالایی را حفظ می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
