Details

Объект исследования – методы нейросетевых подходов для улучшения изображений при низкой освещённости. Цель работы – анализ существующих нейросетевых подходов для коррекции изображений с низкой освещенностью и выбор перспективного метода. В результате исследования был проведён обзор существующих подходов улучшения изображений при низкой освещённости, анализ и сравнение нейросетевых подходов для улучшения изображений при низкой освещённости. Результатом работы является выбор перспективного нейросетевого метода для улучшения изображений при низкой освещённости. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Применено (протестировано) программное обеспечение на языке Python.

The object of research is the methods of neural network approaches for image enhancement in low light conditions. The purpose of the work is to analyze existing neural network approaches for correcting low-light images and select a promising method. As a result of the research, a review of existing approaches to image enhancement in low light conditions, analysis and comparison of neural network approaches for image enhancement in low light conditions were conducted. The result of the work is the choice of a promising neural network method for improving images in low light conditions. Open educational resources and information search and analysis programs were used. Python software has been applied (tested).