Med tanke på den höga bearbetnings komplexiteten kan bildrenoveringen endast bearbetas offline och knappast tillämpas i realtidsproduktionen. Utvecklingen av edge computing ger en ny lösning för bildrenovering i realtid. Det kan ladda upp den ursprungliga bilden till kanten nod för att bearbeta i realtid och sedan returnera resultat till användare omedelbart. Bearbetningskapaciteten hos kantnoden är dock fortfarande begränsad, vilket kräver en lätt bildrenoveringsalgoritm. En ny realtidsrenoveringsalgoritm för bildrenovering föreslås i edge computing. För det första används 10 klassiska funktioner för att bestämma befolkningsstorleken och maximal iterationstid för optimering av dragkraftsfruktfluga algoritm (TFOA). För det andra används TFOA för att optimera de optimala parametrarna för kärnan för minsta kvadratstöd för vektorregression (LSSVR), och felfunktionen för bildrenovering tas som en adaptiv funktion för TFOA. För det tredje används LLSVR-algoritmen för att återställa bilden. Under restaureringen av bilden är utbildningsprocessen att etablera ett kartförhållande mellan den försämrade bilden och de intilliggande pixlarna i den ursprungliga bilden. Förhållandet etableras; den försämrade bilden kan återställas genom att använda mappningsförhållandet. Genom jämförelse och analys av experiment kan den föreslagna metoden uppfylla kraven för bildrenovering i realtid, och den föreslagna algoritmen kan påskynda bildrenoveringen och förbättra bildkvaliteten.
Mamma och Al. REF studerade restaureringen av bilden i kantdatorn.
A Novel Real-Time Image Restoration Algorithm in Edge Computing
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}