У роботі розглянуто підходи до створення веб-застосунку для покращення якості зображень із використанням сучасних алгоритмів обробки даних. Описано архітектурні особливості рішення, методи підвищення чіткості, усунення шумів і збільшення роздільної здатності за допомогою традиційних фільтрів та нейронних мереж. Проаналізовано технічні виклики при обробці великих обсягів графічних даних у реальному часі та запропоновано способи оптимізації продуктивності веб-застосунку. Розглянуто переваги використання хмарних обчислень для забезпечення масштабованості сервісу.

Abstract

The paper explores the development of a web application for image quality enhancement using modern data processing techniques. The architecture of the solution, key methods for improving image clarity, noise removal, and resolution enhancement based on classical filters and deep learning models are described. Technical challenges of largescale real-time image processing are analyzed, and optimization strategies are proposed. The advantages of using cloud computing to ensure service scalability are also considered.