| dc.contributor.author | Шкробот, Д. О. | uk |
| dc.contributor.author | Ліщинська, Л. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Lishchynska, L. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:52:24Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:52:24Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Шкробот Д. О., Ліщинська Л. Б. Розробка веб-застосунку для покращення якості зображень // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24806. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48251 | |
| dc.description.abstract | У роботі розглянуто підходи до створення веб-застосунку для покращення якості зображень із використанням сучасних алгоритмів обробки даних. Описано архітектурні особливості рішення, методи підвищення чіткості, усунення шумів і збільшення роздільної здатності за допомогою традиційних фільтрів та нейронних мереж. Проаналізовано технічні виклики при обробці великих обсягів графічних даних у реальному часі та запропоновано способи оптимізації продуктивності веб-застосунку. Розглянуто переваги використання хмарних обчислень для забезпечення масштабованості сервісу. | uk |
| dc.description.abstract | The paper explores the development of a web application for image quality enhancement using modern data processing techniques. The architecture of the solution, key methods for improving image clarity, noise removal, and resolution enhancement based on classical filters and deep learning models are described. Technical challenges of largescale real-time image processing are analyzed, and optimization strategies are proposed. The advantages of using cloud computing to ensure service scalability are also considered. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24806 | |
| dc.subject | обробка зображень | uk |
| dc.subject | веб-застосунок | uk |
| dc.subject | підвищення якості | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | масштабування | uk |
| dc.subject | image processing | en |
| dc.subject | web application | en |
| dc.subject | quality enhancement | en |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | scalability | en |
| dc.title | Розробка веб-застосунку для покращення якості зображень | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.04 | |
| dc.relation.references | Web API design best practices – Azure Architecture Center [Електронний ресурс]. — Режим доступу:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/best-practices/api-design (дата звернення: 27.04.2025).
— Назва з екрана | en |
| dc.relation.references | Noise Removal – MathWorks Documentation [Електронний ресурс]. — Режим доступу:
https://www.mathworks.com/help/images/noise-removal.html (дата звернення: 27.04.2025). — Назва з екрана. | en |
| dc.relation.references | 3. Using unsharp masking for sharper photos – Adobe [Електронний ресурс]. — Режим доступу:
https://www.adobe.com/creativecloud/photography/discover/unsharp-masking.html (дата звернення:
27.04.2025). — Назва з екрана. | en |
| dc.relation.references | AI/ML image processing on Cloud Functions – Google Cloud [Електронний ресурс]. — Режим доступу: https://cloud.google.com/architecture/ai-ml/image-processing-cloud-functions (дата звернення:
27.04.2025). — Назва з екрана. . | en |