Метод покращення якості зображень із низькою роздільною здатністю
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
ESRGAN , Real-ESRGAN , OpenCV , PyTorch , image enhancement , super-resolution , ESRGAN , Real-ESRGAN , OpenCV , PyTorch
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Добровольська Н. В., Галімон Р. С. Метод покращення якості зображень із низькою роздільною здатністю // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/25933.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- 4. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. 4th Edition. Pearson, 2018. Jain A. K. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice Hall, 1989. Bovik A. C. The Essential Guide to Image Processing. Academic Press, 2009. Dong C., Loy C. C., He K., Tang X. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015.
- OpenCV Documentation. Open Source Computer Vision Library [Електронний ресурс] — Режим доступу до ресурсу: https://opencv.org/