ਜੋ ਅਸੰਭਵ ਜਾਪਦਾ ਸੀ ਉਹ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੇਖ ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ ਹੈ iPhoto ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਮੈਟਲੈਂਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ, ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜੋ ਕੈਮਰੇ ਦੇ ਲੈਂਸਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਸੀ. ਪਰ ਹੁਣ, ਟੋਕੀਓ ਟੈਕ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਟੀਕਤਾ ਨਾਲ ਤਿੱਖੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।

“ਲੈਂਜ਼ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ, ਟੋਕੀਓ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮਾਸਾਹਿਰੋ ਯਾਮਾਗੁਚੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਾ ਅਤਿ-ਮਾਈਨਏਚਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨਵੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੀ ਕਲਪਨਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹਨ।

ਟੋਕੀਓ ਟੈਕ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ

ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰੇ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਨਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। 2013 ਤੋਂ ਕੁਝ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਚੁੱਕੀਆਂ ਹਨ। ਪਰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤਿੱਖਾਪਣ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਭੱਜ ਗਈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲੈਂਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੈਮਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸੈਂਸਰ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਤਲਾ ਮਾਸਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾਂ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਿਆਂ ਨੇ ਚਿੱਤਰ ਸੰਵੇਦਕ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਵਾਲੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਵਧੀਆ ਮਾਪ ਕੀਤਾ ਕਿ ਰੌਸ਼ਨੀ ਭੌਤਿਕ ਮਾਸਕ ਅਤੇਚਿੱਤਰ ਸੰਵੇਦਕ ਫਿਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰਨ ਲਈ. ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਤਿੱਖੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਨਿਰਮਾਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਦੁਆਰਾ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋ:

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦਾ ਨਾਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਆਪਟੀਕਲ ਲੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਸਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕੈਮਰੇ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਸੰਵੇਦਕ 'ਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਏਨਕੋਡਡ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਮਾਸਕ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸੰਵੇਦਕ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕ੍ਰੈਡਿਟ:Xiuxi Pan / Tokyo Institute of Technology

ਇਹ ਸਮਝ ਕੇ ਕਿ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਚਿੱਤਰ ਸੰਵੇਦਕ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਪਤਲੇ ਮਾਸਕ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫੋਕਸ ਕੀਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਤੀਬਰ ਹੈ। ਸਮਾਂ ਕੱਢਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚੰਗੀ ਚਿੱਤਰ ਕੁਆਲਿਟੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਣ ਭੌਤਿਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਮਾਸਕ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਨਾਲ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੈਮਰਾ ਸਿਸਟਮ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।

ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੋਕੀਓ ਟੈਕ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਜ਼ਨ ਨਾਮਕ ਤਕਨੀਕ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (ViT) ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਲੈਂਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਵਾਂ ਕੈਮਰਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਾਸਕ 2.5 ਮਿਲੀਮੀਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮਾਸਕ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸਿਲਿਕਾ ਪਲੇਟ ਉੱਤੇ ਕ੍ਰੋਮੀਅਮ ਪਲੇਟ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਅਪਰਚਰ ਸਾਈਜ਼ 40×40 μm ਹੈ। ਕ੍ਰੈਡਿਟ: Xiuxi Pan / Tokyo Institute of Technology

ਨਵੀਂ ਵਿਧੀ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਘਟੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦਾ ਸਮਾਂ ਛੋਟਾ ਹੈ। ਟੀਮ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੋਰ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਚਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਇਨਕਲਾਬਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਲੈਂਸਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੈਮਰਿਆਂ ਦੀਆਂ ਖਬਰਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦੇ ਰਹਾਂਗੇ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਿਆਵਾਂਗੇ।

ਖੋਜ ਦੇ ਲੇਖਕਾਂ Xuixi Pan, Xiao Chen, Saori Takeyama ਅਤੇ Masahiro Yamaguchi ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਹੇਠਾਂ ਪੜ੍ਹੋ:

ਇੱਕ ਮਾਸਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਕੈਮਰਾ ਇੱਕ ਪਤਲੇ ਮਾਸਕ ਨਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਐਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਮਾਡਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਪਹੁੰਚ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਗਿਆਨ, ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅਪੂਰਣ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਸ਼ੁੱਧ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNN) ਨਾਲ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਇਸ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਿਹਤਰ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼ੁੱਧ DNN ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਪਹੁੰਚ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ: 83 ਮੈਗਾਪਿਕਸਲ ਦੇ ਨਾਲ ਸੂਰਜ ਦੀ ਨਵੀਂ ਫੋਟੋ ਸਾਰੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਤਾਰੇ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਸਵੀਰ ਹੈ

ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਲੈਂਸ ਰਹਿਤ ਆਪਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲੈਕਸਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਆਪਟੀਕਲੀ ਏਨਕੋਡ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਾਰੇ ਮੌਜੂਦਾ DNN ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਪਹੁੰਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨੈਟਵਰਕ (FCNs) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ, ਚਿੱਤਰ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਗਲੋਬਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਮੁੜ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਉੱਤਮਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਪਟੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ FCN-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਉੱਤਮਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਪਟੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ FCN-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੈ,ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਉੱਤਮਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਪਟੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ FCN-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ: ਬੱਚਿਆਂ ਅਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਖਿੱਚਣ ਲਈ 24 ਸੁਝਾਅ