<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка веб-застосунку для покращення якості зображень

dc.contributor.authorШкробот, Д. О.uk
dc.contributor.authorЛіщинська, Л. Б.uk
dc.contributor.authorLishchynska, L. B.en
dc.titleРозробка веб-застосунку для покращення якості зображеньuk
dc.title.alternativeDevelopment of a web application for image quality enhancementen
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationШкробот 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)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24806.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24806
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc004.04
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48251
dc.description.abstractУ 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.abstractThe 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.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectвеб-застосунокuk
dc.subjectпідвищення якостіuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмасштабуванняuk
dc.subjectimage processingen
dc.subjectweb applicationen
dc.subjectquality enhancementen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectscalabilityen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesWeb 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 екранаen
dc.relation.referencesNoise 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.referencesUsing 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.referencesAI/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
dc.date.accessioned2025-08-13T09:52:24Z
dc.date.available2025-08-13T09:52:24Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
24806.pdf
Розмір:
227,56 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: