مهمة إنشاء صورة عالية الدقة من نظيرتها منخفضة الدقة تُدعى SR (Super-Resolution). تلقت الـ SR اهتماماً كبير ضمن مجتمع الباحثين في مجال الرؤية الحاسوبية، كما أنً لها مجال واسع من التطبيقات[1, 2, 3]، كتحسين دقة الفيديوهات القديمة، تحسين فيديوهات المراقب
ة حيث تكون دقة هذه الفيديوهات منخفضة بسبب أحجامها الكبيرة، كما أن لها أهمية كبيرة في مجال التشخيص الطبي حيث أن دقة الكميرات التي تدخل جسم الإنسان منخفضة و يتعثر على الأطباء في كثير من الحالات التشخيص بسبب انخفاض جودة الصور و لها تطبيقات عديدة أيضاً في مجال الصور القادمة من الأقمار الصناعية فهذه الصور كذلك تكون ذات دقة منخفضة في أغلب الأحيان.
نقدم في بحثنا طريقة بسيطة, لتمييز صور المحارف المكتوبة يدوياً بالاعتماد
على عمليات التنقيب التنبئي. و ذلؾ من خلال استخراج إحداثيات النقاط السوداء من
صور المحارف الثنائية اللون (أسود, أبيض) المستخدمة في مراحل التدريب و الاختبار.
و تخزينها في قاعدة
بيانات, و فق بنية مناسبة لعمليات التنقيب التنبئي (بيانات تدريب
و بيانات اختبار). و من ثم استخدام بيانات التدريب المستخرجة لبناء نموذج تنبئي يساعد
على تمييز صور الاختبار, اعتماداً على خصائصها المستخرجة. و قد أجرينا عدة
اختبارات على عينات مختلفة من صور المحارف المكتوبة يدوياً, و حصلنا على نتائج
دقيقة, ضمن الشروط المطلوبة.
