Název: Redukce šumu ve fotografiích pomocí hlubokých neuronových sítí
Překlad názvu: Photo Noise Reduction Using Deep Neural Networks
Autoři: Tichý, Jonáš ; Juránek, Roman (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2022
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Obrazový šum je fundamentálním problémem v digitální fotografii. Cílem této práce je studium redukce šumu ve fotografiích pomocí hlubokých neuronových sítí. Dvě vybrané metody založené na hlubokých neuronových sítích, DnCNN a BRDNet, byly implementovány a jejich výkon byl změřen v několika experimentech. Kromě toho byl navržen a proveden experiment na uživatelích s cílem vyhodnotit vnímanou kvalitu obrazu širokou veřejností. Experimenty ukázaly, že zatímco obě metody dosahují výborných výsledků v metrikách, jako je PSNR a SSIM, vnímaná vizuální kvalita ne vždy koreluje s numerickými metrikami. Výsledky prezentované v této práci zdůrazňují důležitost vhodných trénovacích dat a metrik kvality obrazu v odšumování digitálních fotografií. Image noise is a fundamental problem in digital photography. The goal of this thesis is to study the use of deep neural networks in denoising of digital photographs. Two different denoising methods based on deep neural networks, DnCNN and BRDNet, were implemented and their performance was measured in several experiments. Additionally, a user testing experiment was designed and carried out to evaluate the perceived image quality of the studied methods by the general public. The experiments have shown that while both methods achieve state-of-the-art denoising results in metrics such as PSNR and SSIM, the perceived visual quality does not always correlate with the numerical metrics. The results presented in this thesis highlight the importance of proper training datasets and image quality metrics in digital photography denoising.
Klíčová slova: BRDNet; convolutional neural networks; deep neural networks; denoising; digital photography; DnCNN; perceived visual quality; user testing; BRDNet; digitální fotografie; DnCNN; hluboké neuronové sítě; konvoluční neuronové sítě; odstraňování šumu; uživatelské testování; vnímaná vizuální kvalita

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/207425

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-504967


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce