| Title: | Повышение качества изображения с применением методов машинного обучения |
| Authors: | Володин Д. С. Рогачева Е. В. Сироченко В. П. |
| Keywords: | генеративно-состязательные модели информационные системы машинное обучение нейронные сети обучение моделей нейронных сетей оценка качества нейронной сети повышение качества изображений системы-аналоги суперразрешение тестирование информационных систем |
| Issue Date: | 2025 |
| Citation: | Володин, Д. С. Повышение качества изображения с применением методов машинного обучения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.02.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Разработка и администрирование информационных систем" / Д. С. Володин ; рук. работы Е. В. Рогачева ; нормоконтролер В. П. Сироченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т естеств. и. - Самара, 2025. - 1 файл (1,4 Мб). - Текст : электронный |
| Abstract: | Объектом исследования являются модели машинного обучения, а также возможность их применения для решения задачи суперразрешения. Целью работы является разработка информационной системы для повышения качества изображения с применением методов машинного обучения. В процессе выполнения работы были изучены модели машинного обучения, используемые при решении задачи суперразрешения. В результате работы были спроектированы и реализованы две нейронные сети, позволяющие повышать качество изображения. Кроме того, была спроектирована, реализована и протестирована информационная система, которая удовлетворяет выдвинутым функциональным и нефункциональным требованиям. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/62094 |
| ISBN: | |
| ISSN: | |
| ISMN: | |
| Other Identifiers: | RU\НТБ СГАУ\ВКР20251203152821 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Володин_Данил_Сергеевич_Повышение_качества_изображения.pdf | 1.41 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.