Метод покращення якості зображень із низькою роздільною здатністю

Abstract

У роботі розглядаються методи підвищення якості цифрових зображень. Основна увага приділяється класичним алгоритмам обробки зображень та сучасним методам глибинного навчання. Пропонується комбінований підхід, який поєднує попереднє згладжування шуму класичними методами із масштабуванням за допомогою нейронної мережі Real-ESRGAN. Результати роботи можуть бути використані у комп’ютерній графіці, медичних зображеннях, відеоспостереженні та мобільних додатках.

The paper considers methods for improving the quality of digital images. The focus is on classical image processing algorithms and modern deep learning methods. A combined approach is proposed, which integrates noise smoothing using classical techniques with image upscaling via the Real-ESRGAN neural network. The results of this work can be applied in computer graphics, medical imaging, video surveillance, and mobile applications.