(Державний університет "Київський авіаційний інститут", 2025) Злотківська, Тетяна
Традиційні методи цифрової реставрації старовинних та пошкоджених зображень вимагають кропіткої ручної праці спеціалістів із застосуванням графічних редакторів. Методи машинного навчання та глибоких нейронних мереж надають корисну перевагу у підвищенні ефективності процесу відновлення, автоматизації виправлення артефактів, реконструкції втрачених фрагментів та покращення загальної якості зображень. Перевагою у використані генеративно-змагальних мереж, згорткових нейронних мереж, моделей глибинного навчання є економія ресурсної складової та затраченого часу спеціаліста. Від автоматичного відновлення роздільної здатності та видалення шумів до реконструкції втрачених фрагментів та реалістичного розфарбування чорно-білих фотографій, скрізь штучний інтелект демонструє ефективність у порівнянні з базовими технологіями.
