لتنفيذ تحويل الصورة ، يمكن الشبكات العصبية. الميزة الرئيسية للشبكات العصبية هي قدرتها على التعلم التلقائي. في هذه الحالة ، يُقترح تدريب مرشح تكيفي يعتمد على شبكة عصبية لاستخدام زوج من الصور تكون فيه الصورة الأصلية عينة ، ويتم تغيير الصورة الثانية من العينة بواسطة أي مرشح أو تحويل موجود. يحتاج المرشح التكيفي إلى استعادة هذا التحويل عندما يكون حجم المرشح أصغر بكثير من حجم الصورة الأصلية.
للقيام بذلك ، استخدم
نافذة بحجم
dx حسب
dy و 3 قنوات لونية (حجم نافذة التصفية التكيفية أصغر بكثير من حجم الصورة). ونتيجة لذلك ، تستخدم الشبكة العصبية إشارات الإدخال
dx ∙
dy ∙ 3 للخلايا العصبية المدخلة. يمكن استكمال الشبكة بطبقات خفية من عدد الخلايا العصبية المرتبطة بعوامل اللون لتحويل الفلتر. يُقترح استخدام 3 خلايا عصبية عند إخراج خلية عصبية ، يتم تعيين إشارات خرجها إلى ثلاثة ألوان (
RGB - أحمر ، أخضر ، أزرق) في البكسل المركزي للنافذة من صورة الإخراج. يتم تحويل إشارة قناة لون البكسل خطيا إلى نطاق من القيم [-
0.5 ؛
0.5 ]. في حين أن وظيفة السيني غير المتماثل مع فاصل من القيم [-
1 ؛
1 ]. بالنسبة لوحدات البكسل الحدودية للصور ، عندما تتجاوز النافذة الصور ، يتم تعيين قيم الإدخال للخلايا العصبية الشبكية المقابلة لمثل هذه البكسلات على 0. يتم تدريب الشبكة العصبية على النوافذ لجميع وحدات البكسل لصورة الإخراج بطريقة الانتشار الخلفي للخطأ.
تم تنفيذ عامل تصفية تكيفي وبرنامج شبكة عصبية
بلغة جافا مع واجهة مستخدم رسومية في العمل.
نتيجة للتجارب ، أظهر هذا المرشح نتيجة مرضية إلى حد ما والقدرة على تعلم التحولات اللونية غير الهيكلية المختلفة.
قام أيضًا بتطبيق تطبيق
ويب مزود بفلتر تكيفية مدرَّب على
اللون البني إلى أبيض :
svlab Web FotoBW .
يمكن تنزيل
تطبيق Android تم إنشاؤه بطريقة مماثلة من هنا:
svlab Android FotoBW .
لتحميل صورة جديدة ، يجب النقر فوق الزر "اختيار ملف" (يجب أن يكون ملف الصورة بتنسيق .jpg).
بعد ذلك ، تحتاج إلى الانتظار حتى تتم معالجة الصورة على الخادم وسيتم إعادتها إلى التطبيق.