https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54884| Title: | Алгоритмы повышения читабельности текста на изображениях низкого качества с применением нейросетевых моделей |
| Other Titles: | Algorithms for enhancing readability of text in low-quality images using deep neural network models |
| Authors: | Сачивко, Н. С. Калугина, М. А. |
| Keywords: | материалы конференций;нейронные сети;распознавание текста;обработка изображений |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Сачивко, Н. С. Алгоритмы повышения читабельности текста на изображениях низкого качества с применением нейросетевых моделей = Algorithms for enhancing readability of text in low-quality images using deep neural network models / Н. С. Сачивко, М. А. Калугина // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 418–429. |
| Abstract: | В рамках данной статьи рассмотрена проблема нечитаемого текста на изображениях низкого качества. Предложено два алгоритма повышения его читабельности: алгоритм увеличения размера изображения и алгоритм снижения степени его размытости. Описаны устройства моделей используемых нейросетей, приведены результаты работы предложенных алгоритмов. |
| Alternative abstract: | This work addresses the problem of unreadable text in low-quality images. Two algorithms have been proposed to improve its readability: an algorithm for upscaling an image and an algorithm for deblurring it. The architecture of neural network models has been described; the results of the proposed algorithms have been presented. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54884 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Sachivko_Algorithms.pdf | 1.53 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.