[2506.04781] उच्च-रिज़ॉल्यूशन ग्राउंड-आधारित सौर टिप्पणियों को फिर से संगठित करने के लिए गहरी सीखने की छवि फटती है

[Submitted on 5 Jun 2025]

क्रिस्टोफ शिरिंगर और 3 अन्य लेखकों द्वारा उच्च-रिज़ॉल्यूशन ग्राउंड-आधारित सौर टिप्पणियों को फिर से संगठित करने के लिए डीप लर्निंग इमेज फटने वाले पेपर के एक पीडीएफ को देखें।

पीडीएफ देखें
एचटीएमएल (प्रयोगात्मक)

अमूर्त:बड़े एपर्चर ग्राउंड आधारित सौर दूरबीनें सौर वातावरण को अभूतपूर्व विस्तार से हल करने की अनुमति देती हैं। हालांकि, अवलोकन पृथ्वी के अशांत वायुमंडल द्वारा सीमित हैं, जिसके लिए पोस्ट छवि सुधार की आवश्यकता होती है। शॉर्ट एक्सपोज़र फटने का उपयोग करके वर्तमान पुनर्निर्माण के तरीके मजबूत अशांति और उच्च कम्प्यूटेशनल लागतों के साथ चुनौतियों का सामना करते हैं। हम एक गहन शिक्षण दृष्टिकोण का परिचय देते हैं जो वास्तविक समय में एक उच्च गुणवत्ता वाली छवि में 100 लघु एक्सपोज़र छवियों को फिर से संगठित करता है। छवि अनुवाद के लिए अप्रकाशित छवि का उपयोग करते हुए, हमारे मॉडल को संदर्भ के रूप में धब्बेदार पुनर्निर्माण के साथ अपमानित फटने पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो मजबूती और सामान्यीकरण में सुधार होता है। हमारी विधि अवधारणात्मक गुणवत्ता के संदर्भ में एक बेहतर मजबूती दिखाती है, खासकर जब धब्बेदार पुनर्निर्माण कलाकृतियों को दिखाते हैं। प्रति फट छवियों की एक अलग संख्या के साथ एक मूल्यांकन दर्शाता है कि हमारी विधि संयुक्त छवि जानकारी का कुशल उपयोग करती है और पूर्ण छवि फटने के साथ प्रदान किए जाने पर सबसे अच्छा पुनर्निर्माण प्राप्त करती है।