Інтелектуальна система підвищення роздільної здатності зображень на основі використання нейронних мереж SRGAN

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorГоловачов, Артем Сергійович
dc.date.accessioned2025-08-21T13:59:05Z
dc.date.available2025-08-21T13:59:05Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 117 с., 24 рис., 10 табл., 37 посилань, 1 додаток. У цій роботі було розглянуто задачу збільшення роздільної здатності супутникових знімків. Спочатку було розглянуто варіанти існуючих методів збільшення роздільної здатності. Далі було запропоновано модифікований метод на базі генеративно змагальних мереж для заданого об’єкту дослідження. Хоча цей метод розроблений саме для збільшення роздільної здатності супутникових знімків, його також можна використовувати у багатьох інших сферах, наприклад медицина, безпека та багато інших. Об’єкт дослідження – збільшення роздільної здатності супутникових знімків. Предмет дослідження – генеративно змагальна мережа та її застосування для задачі збільшення роздільної здатності. Мета роботи – розробка модифікованої генеративно змагальної мережі для збільшення роздільної здатності супутникових знімків. Результати дослідження демонструють реалістичне відновлення, як для тренувального так і для тестового наборів даних. Хоча деякі зображення з великою кількістю деталей є доволі складними для відновлення, у загальному варіанті мережа видає дуже гарні результати. Новизна роботи полягає у модифікованій структурі генеративно змагальної мережі, а саме подвійній будові дискримінтаора, в якій окремі мережі фокусуються на локальних та глобальних ознаках.
dc.description.abstractotherBachelor’s thesis: 117 p., 24 figures, 10 tables, 37 references, 1 appendix. This paper considers the problem of increasing the resolution of satellite images. First, existing methods for increasing resolution were considered. Next, a modified method based on generative adversarial networks was proposed for the given research object. Although this method was developed specifically to increase the resolution of satellite images, it can also be used in many other areas, such as medicine, security, and many others. The object of research is to increase the resolution of satellite images. The subject of the study is a generative adversarial network and its application to the task of increasing resolution. The purpose of the work is to develop a modified generative adversarial network to increase the resolution of satellite images. The results of the study demonstrate realistic restoration for both training and test datasets. Although some images with a large amount of detail are quite difficult to restore, in general, the network produces very good results. The novelty of the work lies in the modified structure of the generative adversarial network, namely the dual structure of the discriminator, in which separate networks focus on local and global features.
dc.format.pagerange117 с.
dc.identifier.citationГоловачов, А. С. Інтелектуальна система підвищення роздільної здатності зображень на основі використання нейронних мереж SRGAN : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Головачов Артем Сергійович. – Київ, 2025. – 117 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75585
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectгенеративно змагальні мережі
dc.subjectподвійний дискримінатор
dc.subjectаерофотознімки
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectзбільшення роздільної здатності
dc.titleІнтелектуальна система підвищення роздільної здатності зображень на основі використання нейронних мереж SRGAN
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Holovachov_bakalavr.pdf
Розмір:
2.25 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи