Разработка системы обработки и улучшения качества изображений – проблемы, пути решения и экономический аспект реализации
Ключевые слова:
обработка изображений, шумоподавление, размытие, артефакты сжатия, суперразрешение, сетевой графикАннотация
В статье проведен анализ наиболее распространенных проблем в области обработки изображений. Предложена модель системы обработки и улучшения качества изображений, содержащая модифицированные методы обработки изображений. Проведен анализ потенциальной экономической эффективности системы, рассмотрен процесс планирования разработки системы, проведен расчет итоговой стоимости разработки.
Библиографические ссылки
Хусанбаев, М. М. Методы улучшения качества изображения / М. М. Хусанбаев, И. А. Ковригин, И. С. Паночкин, Н. А. Абдулаев, В. В. Буряченко // Актуальные проблемы авиации и космонавтики, 2022.- № 2. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-uluchsheniya-kachestva-izobrazheniya
Стецюк, В. Б. Методы устранения шумов на изображениях // Актуальные проблемы авиации и космонавтики, 2019. - № 2. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-ustraneniya-shumov-na-izobrazheniyah
Эльдарова, Э. Э. Оценка эффективности методов подавления шума цифровых изображений. / Э.Э. Эльдарова, В.В. Старовойтов, К.Т. Искаков // Вестник Евразийского национального университета имени Л.Н.Гумилева. — Серия: Технические науки и технологии. — 2020. — № 1 (130). — С. 114-121.
Седова, Н.В. Проблема шумоподавления при редактировании изображений. / Н.В. Седова // Вестник Тамбовского университета. — Серия: Естественные и технические науки. — 2009. — Т. 14. — № 5-1. — С. 906-909.
Zhang, Kaihao, et al. Deep Image Deblurring: A Survey. 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/2201.10700
Lee, Y.. Reduction of Compression Artifacts Using a Densely Cascading Image Restoration Network / Y. Lee, S.-h. Park, E. Rhee, B.-G. Kim, D. Jun // Applied Sciences, 2021. - 11(17), 7803. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/17/7803
Гаджимирзаев, Ш. М. Повышение разрешения изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей / Ш. М. Гаджимирзаев // НАУ. 2024. - №100-1. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-razresheniya-izobrazheniy-s-ispolzovaniem-glubokih-svertochnyh-neyronnyh-setey
Giro-i-Nieto, Xavier, et al. Cost Savings from Automatic Quality Assessment of Generated Images. 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/2510.16179
