Програмний метод відновлення якості повноколірних зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШкурат, Оксана Сергіївна
dc.contributor.authorІвахненко, Маргарита Василівна
dc.date.accessioned2024-08-22T09:01:36Z
dc.date.available2024-08-22T09:01:36Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДана магістерська дисертація присвячена розробленню методу та програмного забезпечення на основі методу оброблення цифрових зображень та технології машинного навчання для відновлення якості цифрових повноколірних зображень. В ході даної магістерської дисертації було запропоновано метод відновлення якості повноколірних зображень, отриманих в умовах недостатнього освітлення, що ґрунтується на вилученні знань зображення та застосуванні модуля попереднього перетворення зображення та моделі згорткової нейронної мережі Retinex-Net, що дозволяє збільшити ефективність навчання моделі та якість зображень за оцінками PSNR та SSIM понад 2% та 4% відповідно. Запропонований метод відновлення якості повноколірних зображень може використовуватися як самостійний компонент у системах комп'ютерного аналізу зображень, а також як складова частина нейромережевих систем аналізу зображень. Розроблене програмне забезпечення реалізує методи для покращення якості зображень на основі цифрового оброблення, а також на основі поєднання цифрового оброблення та глибинного навчання.
dc.description.abstractotherThis master's thesis is devoted to develop a method and software based on digital image processing and machine learning technology for the restoration of quality in digital full-color images. A method for restoring the quality of full-color images captured under lowlight conditions has been proposed in this master's thesis. This method is based on the extraction of image information and the application of a pre-processing module along with the Retinex-Net convolutional neural network model. This approach increases the efficiency of model training and improves image quality, achieving PSNR and SSIM improvements of over 2% and 4%, respectively. The proposed method for full-color image quality restoration can be used as an independent component in computer image analysis systems, as well as a part of neural network-based image analysis systems. The developed software implements methods for improving image quality based on digital processing, as well as on a combination of digital processing and deep learning.
dc.format.extent127 с.
dc.identifier.citationІвахненко, М. В. Програмний метод відновлення якості повноколірних зображень : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Шкурат Оксана Сергіївна. – Київ, 2024. – 127 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/68471
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського.
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпокращення зображень
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectretinex-net
dc.subjectгама-корекція
dc.subjectлінійне розтягування
dc.subjectперетворення колірного простору
dc.subjectзображення у відтінках сірого
dc.subject.udc004.42:004.932
dc.titleПрограмний метод відновлення якості повноколірних зображень
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ivakhnenko_magistr.pdf
Розмір:
4.15 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

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи