Программа для реконструкции выбранной области изображения

Довольно популярной на сегодняшний день является реставрация изображений, выполняемая вручную или программно. Такая реконструкция чаще всего выполняется профессионалами и требует специальных навыков и инструментов. Данная работа посвящена реконструкции изображений – c помощью нее можно восстановить выделенные области на поврежденной картинке. В выпускной квалификационной работе рассмотрены различные группы методов для реконструкции изображений, приведены их достоинства и недостатки. Также были реализованы несколько алгоритмов, основанных на разных подходах, изучены их особенности. В рамках работы были проведены эксперименты на изображениях разного разрешения и разной области для реконструкции. Тесты были проведены на одинаковом оборудовании (без использования видеокарты), поэтому сравнение результатов работы алгоритмов позволяет сделать выбор при условии отсутствия мощных вычислительных ресурсов. Алгоритмы реализованы при помощи языка Python и его фреймворков для работы с изображениями PIL и машинного обучения PyTorch. Для демонстрационных целей было создано веб-приложение. Серверная часть приложения выполнена с использованием фреймворка Django, для реализации пользовательского интерфейса использовались Javascript, HTML и CSS. Работа содержит 56 страниц, 4 главы, 23 рисунка, 28 источников, 9 приложений. Ключевые слова: компьютерное зрение, реконструкция изображений, реконструкция на основе текстуры изображения, реконструкция на основе структуры изображения, реконструкция изображения с помощью сверточных сетей.