Svrha ovog seminara bila je kroz jednostavnu vježbu dati uvid u to što je Hyper-Resolution i kako ta tehnika funkcionira. Cilj je da se kroz pregled niza slika sličnog sadržaja dobije uvid u razlike između slika dobivenih pomoću Hyper-Resolution-a i zašto je on efikasan i primjenjiv u praksi, pritom stavljajući naglasak na to koliko je cijeli agoritam efikasan. Također, bit će dane i upute za isprobavanje praktične primjene povećanja rezolucije slike, kako bi student mogao kroz jedan jednostavan primjer dobiti uvid u korist iza povećanja rezolucije u forenzici, gdje je glavna primjena to da se postigne veća vidljivost neke slike.

Tema ove vježbe je upoznavanje sa Hyper-Resolution slikama i prepoznavanje istih. Hyper-Resolution je tehnika rekonstrukcija slika sa iznimno visokom rezolucijom na način da se slike niske rezolucije zamijene slikama visoke rezolucije iz baze podataka. Hyper-Resolution je u biti podvrsta tehnike Super-Resolution koja radi s ekstremno visokim rezolucijama.

Provedba ove tehnike sastoji se od dvije faze. Prva je asimilacija, u kojoj se slike pretvaraju u format pogodan za dodavanje i pretragu u bazi, a druga je rekonstrukcija, gdje se obavlja sama zamjena slike niske rezolucije sa slikom visoke rezolucije. Ova tehnika služi za efikasnu pretragu iznimno velikih slika te lakšu vizualizaciju, a praktičnu primjenu nalazi u mapiranju raznih prirodnih pojava.

Sama vježba sastojat će se od dva zadatka, te je cilj da kroz prvi zadatak student koji obavlja vježbu vidi što je to uopće Hyper-Resolution slika te koliko je to zapravo moćna tehnika, a u drugom zadatku će se tražiti da student isproba neki od alata za povećanje rezolucija slike.

Ova praktična vježba biti će podijeljena na dva zadataka.

Prvi će zadatak biti iz niza priloženih poveznica sa slikama prepoznati sliku koja je izrađena tehnikom Hyper-Resolution. Pri izradi tih slika korištene su prethodno opisane metode, te se pri uvećavanju slika Hyper-Resolution slike ističu od normalnih slika visoke rezolucije. Pri uvećavanju slika dolazi do zamjene uvećanih dijelova s slikama veće rezolucije, te ne dolazi do gubitka kvalitete. Generator zadataka nalazi se na sljedećoj poveznici: https://github.com/marin-jovanovic/temporary/tree/master/ddf_project/obfuscate .

U drugom zadatku biti će tražena praktična primjena povećanja rezolucije slike u svrhu postizanja veće preglednosti sadržaja. Svakom studentu će biti zadana neka slika nerazumljivog teksta koju treba ubaciti u alat za povećanje vidljivosti (alat na poveznici https://imglarger.com/).

Opis implementacije zadataka i upute za izradu zadataka sa snimkama ekrana priložene su u PDF-u.

Prvi zadatak će se sastojati od toga da će biti priložen niz slika od kojih su neke napravljene tehnikom Hyper-Resolution. Slike će biti priložene kao poveznice, a ne kao datoteke iz razloga što su slike izrađene tehnikom Hyper-Resolution naravno prevelike za preuzimanje. Hyper-Resolution slika biti će prepoznatljiva iz razloga što zbog ogromne rezolucije se ne gubi na kvaliteti pri uvećavanju slike. Svaki student će imati nasumično izabran skup slika.

Drugi zadatak će biti napravljen na način da priloženi python kod za pikselizaciju (https://github.com/marin-jovanovic/temporary/tree/master/ddf_project/pixelate) generira slike teksta, te se želi postići da je tekst dovoljno nerazumljiv da se bez povećanja rezolucije alatom nije moguće raspoznati njegov sadržaj. Unutar python koda moguće je izmjeniti stupanj pikselizacije, odnosno koliko nerazumljiv tekst treba biti. Rezolucija slike može se poboljšati ili korištenjem alata opisanog u prošlom poglavlju, čime bi se trebalo dobiti rješenje zadatka.

U prvom zadatku će biti priložen niz slika, pri čemu će neke slike biti Hyper-Resolution umjetnine (dobavljene s http://boschproject.org/#/artworks/), dok će ostale biti umjetnine dohvaćene sa drugih izvora (npr. https://www.wikiart.org/en/high-resolution-artworks). Moguće je koristiti i slike s drugih izvora.

U drugom zadatku će svakom studentu biti priložena slika riječi i slova jako niske kvalitete, do mjere da se njen sadržaj teško može raspoznati, te će potrebno biti tu sliku provući kroz alat za poboljšanje rezolucije slike u svrhu dobivanja kvalitetnije slike te uspješnog raspoznavanja danog String-a.

Za oba zadatka, program koji generira zadatke za studente automatski bilježi i točne odgovore. Za svakog studenta generira se jedna datoteka, a za ispravljača jedna datoteka u kojoj su rješenja za sve zadatke.

Razvoj umjetne inteligencije i općenito računalne tehnologije doveo nas je do toga da su za većinu istraživanja potrebni iznimno veliki skupovi podataka koji moraju biti prikladno pohranjeni, prilagođeni za pregled i stavljeni u pravi kontekst. U ovom radu dan je uvid u jednu od metoda izrada slika iznimno velike rezolucije Hyper-Resolution, te makar su u ovoj vježbi pokazane samo jednostavne uporabe, prave primjene ove tehnike naravno sežu daleko iznad toga, te ova tehnika ima potencijal za biti iznimno korisna u efikasnom pregledu pojava u svijetu.

[1] Lijun Yin, Matt Yourst, Hyper-Resolution: Image detail reconstruction through parametric edges, Computers & Graphics, Volume 29, Issue 6, 2005, Pages 946-960, ISSN 0097-8493

[2] https://stackoverflow.com/questions/55508615/how-to-pixelate-image-using-opencv-in-python

[3] https://stackoverflow.com/questions/52004133/how-to-improve-image-quality

Hyper-Resolution - praktična vježba