Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Wieloobrazowa rekonstrukcja nadrozdzielcza realizowana za pomocą głębokich sieci neuronowych

2019/35/B/ST6/03006

Słowa kluczowe:

rekonstrukcja nadrozdzielcza przetwarzanie obrazów uczenie maszynowe głębokie sieci neuronowe

Deskryptory:

  • ST6_8: Grafika komputerowa, przetwarzanie obrazów, wizualizacja komputerowa, multimedia, gry komputerowe

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki

woj.

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr hab. Michał Jan Kawulok 

Liczba wykonawców projektu: 4

Konkurs: OPUS 18 - ogłoszony 2019-09-16

Przyznana kwota: 697 920 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2020-07-01

Zakończenie projektu: 2024-07-21

Planowany czas trwania projektu: 48 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt zakończony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (4)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (15)
  • Publikacje książkowe (2)
  1. A Real-World Benchmark for Sentinel-2 Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    Pawel Kowaleczko, Tomasz Tarasiewicz, Maciej Ziaja, Daniel Kostrzewa, Jakub Nalepa, Przemyslaw Rokita, Michał Kawulok
    Czasopismo:
    Scientific Data (rok: 2023, tom: 10, strony: 45669), Wydawca: Springer Nature
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1038/s41597-023-02538-9 - link do publikacji
  2. Graph neural networks extract high-resolution cultivated land maps from Sentinel-2 image series
    Autorzy:
    Ł. Tulczyjew, M. Kawulok, N. Longépé, B. Le Saux, J. Nalepa
    Czasopismo:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (rok: 2022, tom: 19, strony: 45662), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/LGRS.2022.3185407 - link do publikacji
  3. Multitemporal and multispectral data fusion for super-resolution of Sentinel-2 images
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Jakub Nalepa, Reuben A. Farrugia, Gianluca Valentino, Mang Chen, Johann A. Briffa, Michał Kawulok
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (rok: 2023, tom: 61, strony: 45676), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/TGRS.2023.3311622 - link do publikacji
  4. Graph neural networks extract high-resolution cultivated land maps from Sentinel-2 image series
    Autorzy:
    Ł. Tulczyjew, M. Kawulok, N. Longépé, B. Le Saux, J. Nalepa
    Czasopismo:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (rok: 2022, tom: 19, strony: 45662), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/LGRS.2022.3185407 - link do publikacji
  1. Toward Understanding the Impact of Input Data for Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    J. Adler, J. Kawulok, M. Kawulok
    Konferencja:
    Intelligent Information and Database Systems (rok: 2022, tom: Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2022, strony: 329-342), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 28-30 listopada 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-21967-2_27 - link do publikacji
  2. Toward Understanding the Impact of Input Data for Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    J. Adler, J. Kawulok, M. Kawulok
    Konferencja:
    Intelligent Information and Database Systems (rok: 2022, tom: Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, ACIIDS 2022, strony: 329-342), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 28-30 listopada 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-21967-2_27 - link do publikacji
  3. Semi-Simulated Training Data for Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    T. Tarasiewicz, J. Nalepa, M. Kawulok
    Konferencja:
    IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (rok: 2022, tom: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, strony: 481-484), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 17-22 lipca 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IGARSS46834.2022.9884565 - link do publikacji
  4. Data Augmentation for Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    M. Ziaja, J. Nalepa, M. Kawulok
    Konferencja:
    IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (rok: 2022, tom: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, strony: 119-122), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 17-22 lipca 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IGARSS46834.2022.9884609 - link do publikacji
  5. A GRAPH NEURAL NETWORK FOR MULTIPLE-IMAGE SUPER-RESOLUTION
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    Proc. IEEE ICIP 2021 (rok: 2021, tom: IEEE ICIP 2021 (CORE B), strony: 1824-1828), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 19-22 września 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ICIP42928.2021.9506070 - link do publikacji
  6. Semi-Simulated Training Data for Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    T. Tarasiewicz, J. Nalepa, M. Kawulok
    Konferencja:
    IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (rok: 2022, tom: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, strony: 481-484), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 17-22 lipca 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IGARSS46834.2022.9884565 - link do publikacji
  7. Data Augmentation for Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    M. Ziaja, J. Nalepa, M. Kawulok
    Konferencja:
    IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (rok: 2022, tom: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, strony: 119-122), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 17-22 lipca 2022
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IGARSS46834.2022.9884609 - link do publikacji
  8. A GRAPH NEURAL NETWORK FOR MULTIPLE-IMAGE SUPER-RESOLUTION
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    Proc. IEEE ICIP 2021 (rok: 2021, tom: IEEE ICIP 2021 (CORE B), strony: 1824-1828), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 19-22 września 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ICIP42928.2021.9506070 - link do publikacji
  9. Multiple-Image Super-Resolution Using Deep Learning and Statistical Features
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Krzysztof Hrynczenko, Michal Kawulok
    Konferencja:
    Torsello A., Rossi L., Pelillo M., Biggio B., Robles-Kelly A. (eds) Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition. S+SSPR 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12644. (rok: 2021, tom: S+SSPR 2021 (CORE A), strony: 261-271), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 21-22 stycznia 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-030-73973-7_25 - link do publikacji
  10. Graph-Based Representation for Multi-image Super-Resolution
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Michał Kawulok
    Konferencja:
    Lecture Notes in Computer Science (LNCS), volume 14121 (rok: 2023, tom: International Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition, GbRPR 2023, strony: 149-159), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 6-8 września 2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-031-42795-4_14 - link do publikacji
  11. Perceptual Loss for Training Multi-Image Super-Resolution
    Autorzy:
    Paweł Benecki, Daniel Kostrzewa, Michał Kawulok
    Konferencja:
    IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (rok: 2023, tom: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, strony: 6330-6333), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 16-21 lipca 2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IGARSS52108.2023.10282654 - link do publikacji
  12. Transformer-based spectro-temporal fusion for Sentinel-2 super-resolution
    Autorzy:
    Bartlomiej Pogodzinski, Tomasz Tarasiewicz, Michal Kawulok
    Konferencja:
    2023 30th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP) (rok: 2023, tom: 30th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), strony: 45662), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 27-29 czerwca 2023
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/IWSSIP58668.2023.10180305 - link do publikacji
  13. Multiple-Image Super-Resolution Using Deep Learning and Statistical Features
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Krzysztof Hrynczenko, Michal Kawulok
    Konferencja:
    Torsello A., Rossi L., Pelillo M., Biggio B., Robles-Kelly A. (eds) Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition. S+SSPR 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12644. (rok: 2021, tom: S+SSPR 2021 (CORE A), strony: 261-271), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 21-22 stycznia 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-030-73973-7_25 - link do publikacji
  14. A GRAPH NEURAL NETWORK FOR MULTIPLE-IMAGE SUPER-RESOLUTION
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    Proc. IEEE ICIP 2021 (rok: 2021, tom: IEEE ICIP 2021 (CORE B), strony: 1824-1828), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 19-22 września 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1109/ICIP42928.2021.9506070 - link do publikacji
  15. Multiple-Image Super-Resolution Using Deep Learning and Statistical Features
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Krzysztof Hrynczenko, Michal Kawulok
    Konferencja:
    Torsello A., Rossi L., Pelillo M., Biggio B., Robles-Kelly A. (eds) Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition. S+SSPR 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12644. (rok: 2021, tom: S+SSPR 2021 (CORE A), strony: 261-271), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 21-22 stycznia 2021
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/978-3-030-73973-7_25 - link do publikacji
  1. Recent advances in image super-resolution
    Autorzy:
    M. Kawulok, T. Tarasiewicz, J. Nalepa
    Książka:
    Artificial intelligence and data processing. The monograph presenting the achievements of the Silesian University of Technology research staff (rok: 2022, tom: 954, strony: 42-52), Wydawca: Politechnika Śląska
    Status:
    Opublikowana
  2. Recent advances in image super-resolution
    Autorzy:
    M. Kawulok, T. Tarasiewicz, J. Nalepa
    Książka:
    Artificial intelligence and data processing. The monograph presenting the achievements of the Silesian University of Technology research staff (rok: 2022, tom: 954, strony: 42-52), Wydawca: Politechnika Śląska
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy