Спосіб та програмне забезпечення для комплексної оцінки та покращення якості зображень з використанням нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Актуальність. Обсяги цифрової інформації постійно зростають. Крім того, з розвитком програмних та апаратних технологій, підвищуються загальні вимоги до якості цифрових даних, зокрема до якості зображень. Водночас, поширення набувають методи обробки даних за допомогою алгоритмів штучного інтелекту та глибокого навчання, зокрема з використанням нейронних мереж. На сьогодні запропоновано велику кількість архітектур нейронних мереж для обробки зображень. Аналіз запропонованих рішень показує, що й досі не існує такої моделі, яка б була кращою за суб’єктивними та об’єктивними метрикам. Тому розроблення способу для комплексної оцінки та покращення якості зображень з використання нейронних мереж є актуальним.
Об’єктом дослідження є процес комплексної оцінки та покращення якості зображень з використанням нейронних мереж.
Предметом дослідження є способи та засоби комплексної оцінки та покращення якості зображень з використанням нейронних мереж.
Метою дослідження є аналіз існуючих способів комплексної оцінки та покращення якості зображень з використанням нейронних мереж, їх властивостей, особливостей з подальшим створенням вдосконаленого способу.
Методи дослідження. В роботі використовуються статистичні та емпіричні методи. Наукова новизна роботи полягає в наступному:
1. Запропоновано спосіб покращення якості зображень, який на відміну від існуючих способів використовує згорткову нейронну мережу, яка не потребує навчання на великих наборах даних. 2. Запропоновано спосіб комплексної оцінки якості зображень, який на відміну від існуючих способів використовує усереднене значення метрик PSNR, SSIM, MSE.
Практична цінність роботи полягає у можливості застосування отриманих результатів для ефективного використання згорткової нейронної мережі для задачі обробки зображень.
Апробація роботи. Основні положення і результати роботи доповідалися та обговорювалися на Х науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018.
Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, п’яти розділів, висновків та додатків.
У вступі наведена загальна характеристика роботи та наведено сферу застосування розробленого способу.
У першому розділі проведено аналіз існуючих методів, способів та алгоритмів, які стосуються аналізу та обробки зображень.
У другому розділі описано спосіб комплексної оцінки та покращення якості зображень з використанням нейронних мереж та архітектуру розробленої нейронної мережі.
У третьому розділі описано архітектуру програмного забезпечення, визначено кінцевий алгоритм роботи, описано формат вхідних даних, з якими буде працювати реалізоване програмне забезпечення.
Четвертий розділ містить результати роботи програмного засобу та результати його порівняння з існуючими засобами. У п’ятому розділі наведено побудову бізнес-моделі, що обґрунтовує доцільність реалізованого програмного забезпечення та прогнозує його потенційну прибутковість у майбутньому.
У висновках проаналізовано отримані результати роботи. Робота виконана на 77 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.
Опис
Ключові слова
нейронна мережа, комп’ютерна графіка, обробка зображень, згорткова нейронна мережа, computer graphics, convolutional network, neural network, image processing
Бібліографічний опис
Лампіга, Ю. А. Спосіб та програмне забезпечення для комплексної оцінки та покращення якості зображень з використанням нейронних мереж : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Лампіга Юрій Анатолійович. – Київ, 2018. – 97 с.