Дипломная работа на тему: Улучшение качества изображения с помощью нейронных сетей

План работы:

Введение 3
Глава 1. Разновидности нейронных сетей и их применение 6
1.1. Понятие нейрона и искусственные нейронные сети 6
1.2. Виды нейронных сетей и их применение 9
Глава 2. Задачи повышения качества изображения и методы их решения 15
2.1. Задачи, возникающие при анализе изображений 15
2.2. Анализ существующих методов 16
Глава 3. Исследование алгоритмов и программного обеспечения для реализации методов деконволюции 18
3.1. Математический аппарат, используемый при деконволюции 18
3.2. Библиотеки и фреймворки, использующие деконволюцию 20
Глава 4. Подходы применяемые для формирования оценки исходного сигнала 23
4.1. Алгоритм фильтра Винера 23
4.2. Алгоритм регуляризации по Тихонову 24
4.3. Алгоритм Люси-Ричардсона 26
4.4. Реализация разработанных алгоритмов 27
Глава 5. Исследование эффективности алгоритмов на тестовых изображениях 30
5.1. Набор тестовых данных 30
5.2. Анализ результатов обработки изображений 31
Глава 6. Алгоритмы повышения качества изображений на основе нейронных сетей 34
6.1. Активационная функция 34
6.2. Функция ошибок 36
6.3. Свёрточные нейронные сети 37
6.4. Автоэнкодер 38
6.5. Построение нейронной сети и подбор гиперпараметров 40
Глава 7. Анализ результатов 42
Заключение 44
Список литературы 45
Приложение 46