अनुकूली तंत्रिका नेटवर्क छवि फ़िल्टर एल्गोरिथ्म

छवि रूपांतरण के कार्यान्वयन के लिए, तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करना संभव है। तंत्रिका नेटवर्क का मुख्य लाभ उनकी स्वचालित सीखने की क्षमता है। इस मामले में, यह एक न्यूरल नेटवर्क पर आधारित एक अनुकूली फिल्टर को प्रशिक्षित करने के लिए प्रस्तावित है जिसमें छवियों की एक जोड़ी का उपयोग किया जाता है जिसमें मूल छवि एक नमूना है, और किसी भी मौजूदा फ़िल्टर या परिवर्तन द्वारा नमूने से दूसरा बदल दिया जाता है। एक अनुकूली फ़िल्टर को इस रूपांतरण को पुनर्स्थापित करने की आवश्यकता होती है जब फ़िल्टर का आकार मूल छवि के आकार से बहुत छोटा होता है।

ऐसा करने के लिए, डाई और 3 रंग चैनलों द्वारा आकार dx की एक विंडो का उपयोग करें (अनुकूली फ़िल्टर विंडो का आकार छवि आकार की तुलना में बहुत छोटा है)। नतीजतन, तंत्रिका नेटवर्क इनपुट न्यूरॉन्स के लिए dx ∙ डाई signals 3 इनपुट संकेतों का उपयोग करता है। नेटवर्क को फिल्टर रूपांतरण के रंग कारकों से जुड़े न्यूरॉन्स की संख्या की छिपी परतों द्वारा पूरक किया जा सकता है। यह एक न्यूरॉन के उत्पादन में 3 न्यूरॉन्स का उपयोग करने का प्रस्ताव है, जिसके आउटपुट सिग्नल को आउटपुट छवि से खिड़की के केंद्रीय पिक्सेल में तीन रंगों ( आरजीबी - लाल, हरा, नीला) में मैप किया जाता है। पिक्सेल के रंग चैनल का संकेत रैखिक रूप से मूल्यों की एक सीमा में परिवर्तित होता है [- 0.5 ; 0.5 ] है। जबकि मूल्यों के अंतराल के साथ एक एंटीसिमेट्रिक सिग्मॉइड फ़ंक्शन [- 1 ; १ ]। छवियों की सीमा पिक्सेल के लिए, जब विंडो छवियों से परे जाती है, तो ऐसे पिक्सेल के अनुरूप नेटवर्क न्यूरॉन्स के इनपुट मान 0. पर सेट होते हैं। तंत्रिका नेटवर्क को त्रुटि के वापस प्रसार की विधि द्वारा आउटपुट छवि के सभी पिक्सल के लिए खिड़कियों पर प्रशिक्षित किया जाता है।

एक ग्राफिक यूजर इंटरफेस के साथ जावा भाषा में एक अनुकूली फिल्टर और तंत्रिका नेटवर्क कार्यक्रम काम में लागू किया गया था।

प्रयोगों के परिणामस्वरूप, इस तरह के एक फिल्टर ने काफी संतोषजनक परिणाम दिखाया और विभिन्न रंग गैर-संरचनात्मक परिवर्तनों को सीखने की क्षमता।

इसके अलावा एक प्रशिक्षित प्रशिक्षित एडेप्टिव फिल्टर ब्राउन टू व्हाइट : svlab Web FotoBW के साथ एक वेब एप्लिकेशन लागू किया।

इसी तरह बनाया गया Android एप्लिकेशन यहां डाउनलोड किया जा सकता है: svlab Android FotoBW ।
नई छवि अपलोड करने के लिए, आपको "फ़ाइल चुनें" बटन पर क्लिक करना होगा (छवि फ़ाइल .jpg प्रारूप में होनी चाहिए)।

अगला, आपको तब तक प्रतीक्षा करने की आवश्यकता है जब तक सर्वर पर छवि संसाधित नहीं होती है और वापस एप्लिकेशन पर वापस आ जाएगी।