title: Reconstruction of damaged and noisy images
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тимошенко Денис Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Богославец Александра Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bogoslavetc Aleksandra
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grishkin Valerii Mikhаilovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012018
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12146
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе проведено сравнение множества существующих методов восстановления изображений, главным образом - классических алгоритмов и генеративных нейронных сетей применительно к старым и повреждённым фотографиям лиц людей и документов, содержащих печатный и рукописный текст. Результаты сравнения были получены с использованием широко принятых оценок качества изображений.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, a comparison is made between a number of existing image inpainting methods, mainly between classic algorithms and generative neural networks applied to old and degraded photos of human faces and documents containing printed and written text. Results of the comparison were determined using widely accepted image quality metrics.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реставрация изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: inpainting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: restoration
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Reconstruction of damaged and noisy images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Реставрация поврежденных и зашумленных изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12146/1/diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5 MB
resources.filename: reviewSV_Bogoslavec_recenziya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12146/2/reviewSV_Bogoslavec_recenziya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 415,67 kB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12146/3/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,43 kB