реставрація зображень

У сучасному світі щодня кількість наявної інформації зростає експоненційно. Велика частина цих даних належить до візуальних даних. Відповідно зростає попит на алгоритми опрацювання зображень. Традиційно першими підходами до задач комп’ютерного зору були класичні алгоритми без використання машинного навчання. Такі підходи зазвичай обмежені багатьма чинниками. Це стосується насамперед умов, накладених на вхідні зображення, – ракурс знімання, освітлення, положення об’єктів на сцені тощо. З іншого боку, класичні алгоритми не можуть задовольнити потреби сучасних задач комп’ютерного зору.

Image inpainting is an important research area in image processing.  Its main purpose is to supplement missing or damaged domains of images using information from surrounding areas.  This step can be performed by using nonlinear diffusive filters requiring a resolution of partial differential evolution equations.  In this paper, we propose a filter defined by a partial differential nonlinear evolution equation with spatial fractional derivatives.  Due to this, we were able to improve the performance obtained by known inpainting models based on partial differential equations and extend certa