Розроблення програмного забезпечення для масштабування растрових зображень із застосуванням нейронних мереж

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є аналіз існуючих методів обробки зображень для їх покращення за допомогою згорткової нейронної мережі (SRCNN), а також розробка програмного додатку, створеного для демонстрації роботи обраної нейромережі. Обробка графічних файлів – сфера, яка інтенсивно розвивається в сучасному світі комп'ютерних технологій. З'являються нові засоби та алгоритми обробки зображень. На даний момент багато редакторів, створених для персональних комп'ютерів, можуть виконувати дуже складні графічні функції. Однак не всі з них використовують нейронні мережі, які надають можливість високого рівня якості обробки зображень. Тому варто спробувати застосувати алгоритми згортальних нейронних мереж, які зможуть ефективно виконувати обробку зображень на новому рівні. В першому розділі зроблено аналіз предметної області машинного навчання і описано принцип роботи згортальної нейронної мережі. У другому розділі описано архітектуру згортальної нейронної мережі SRCNN, та її деяку модифікацію. У третьому розділі описана реалізація додатка для демонстрації роботи нейронної мережі. Метою цієї роботи є створення нейромережевого програмного модуля для збільшення растрових зображень з мінімальною втратою в якості, та демонстрація можливостей цього модуля за допомогою веб-інтерфейсу.

The purpose of the qualification work is to analyze the existing methods of image processing for their improvement using a convolutional neural network (SRCNN), as well as to develop a software application created to demonstrate the work of the selected neural network. Processing of graphic files is an area that is intensively developing in the modern world of computer technologies. New image processing tools and algorithms are emerging. At the moment, many editors created for personal computers can perform very complex graphic functions. However, not all of them use neural networks that enable high-quality image processing. Therefore, it is worth trying to apply algorithms of convolutional neural networks, which can effectively perform image processing at a new level. In the first chapter, an analysis of the subject area of machine learning is made and the principle of operation of a convolutional neural network is described. In the second section, the architecture of the SRCNN convolutional neural network is described, and some of its modifications are proposed. The third section describes the implementation of the application for demonstrating the operation of the neural network. The purpose of this work is to create a neural network software module for enlarging bitmap images with minimal quality loss, as well as to demonstrate the use of this module using a web interface.