Нейросетевые алгоритмы реконструкции изображений, полученных с применением дифракционной оптики

Abstract

Объектом исследования являются существующие алгоритмы восстановления изображений. Цель работы – провести сравнительное исследование результатов работынейронных сетей U-Net и MemNet на изображениях, полученных с помощью гармонических дифракционных линз. В результате исследований был изучен материал по архитектурам гибридных нейронных сетей – MemNet и U-Net. Нейронные сети были запущены и обучены для решения задачи реконструкции изображений, полученных с помощью многоуровневых дифракционных линз. Была проведена сравнительная работа по результатам работы свёрточных нейронных сетей архитектур U-Net иMemNet. Разработана программная реализация рассмотренных алгоритмов нейросетевой реконструкции. На тестовых изображениях по группе критериев произведена оценка качества реализованных вариантов алгоритмов различных архитектур свёрточных нейронных сетей. На изображениях реальных сцен мира оценена возможность применения данных алгоритмов для определенных прикладных задач. Была проведена реконструкция RGB изображений, п