Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67243
Название: Алгоритмы повышения качества изображений на основе нейросетей и методов деконволюции
Авторы: Карымов, Ренат Раифович
Научный руководитель: Кочегуров, Александр Иванович
Ключевые слова: нейронные сети; деконволюция; фильтр Винера; регуляризация по Тихонову; алгоритм Люси-Ричардсона; neural networks; deconvolution; Wiener filter; Tikhonov regularization; Richardson–Lucy algorithm
Дата публикации: 2021
Библиографическое описание: Карымов Р. Р. Алгоритмы повышения качества изображений на основе нейросетей и методов деконволюции : бакалаврская работа / Р. Р. Карымов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. А. И. Кочегуров. — Томск, 2021.
Аннотация: В настоящее время многие отрасли нуждаются в высококачественных изображениях для своего бизнеса. Решения, которые они находят, обычно делятся на две категории, одна из них - довольно современная: технология искусственного интеллекта (ИИ). В этом плане большой интерес представляют исследования эффективности алгоритмов ИИ для повышения качества изображений, что и является целью данной работы.
Many industries nowadays need high quality images for their businesses. The solutions they find tend to fall into two categories, one of which is fairly modern: artificial intelligence (AI) technology. In this regard, studies of the effectiveness of AI algorithms for improving image quality are of great interest, which is the purpose of this work.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67243
Располагается в коллекциях:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1169371.pdf3,31 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.