Остання редакція: 2025-11-09
Анотація
У роботі розглядаються методи підвищення якості цифрових зображень. Основна увага приділяється класичним алгоритмам обробки зображень та сучасним методам глибинного навчання. Пропонується комбінований підхід, який поєднує попереднє згладжування шуму класичними методами із масштабуванням за допомогою нейронної мережі Real-ESRGAN.
METHOD FOR IMPROVING THE QUALITY OF LOW-RESOLUTION IMAGES
Abstract:
The paper considers methods for improving the quality of digital images. The focus is on classical image processing algorithms and modern deep learning methods. A combined approach is proposed, which integrates noise smoothing using classical techniques with image upscaling via the Real-ESRGAN neural network.
Ключові слова
Посилання
Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. 4th Edition. Pearson, 2018.
Jain A. K. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice Hall, 1989.
Bovik A. C. The Essential Guide to Image Processing. Academic Press, 2009.
Dong C., Loy C. C., He K., Tang X. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015.
OpenCV Documentation. Open Source Computer Vision Library [Електронний ресурс] — Режим доступу до ресурсу: https://opencv.org/