В статье рассматривается современное состояние применения нейросетевых технологий для реставрации и улучшения качества изображений в контексте подготовки материалов для высококачественной фотопечати. Анализируются различные архитектуры глубокого обучения: сверточные нейронные сети (CNN), генеративно-состязательные сети (GAN) и диффузионные модели. Предложен комплексный подход, объединяющий преимущества различных типов нейронных сетей для достижения оптимального качества обработки изображений. Проведен анализ современных методов суперразрешения и реставрации с учетом специфических требований полиграфической отрасли. Рассмотрены перспективы развития технологий искусственного интеллекта в области цифровой обработки изображений для фотопечати.

Ключевые слова: нейронные сети, реставрация изображений, суперразрешение, генеративно-состязательные сети, фотопечать, машинное обучение, компьютерное зрение, диффузионные модели.

Введение

Современная полиграфическая индустрия характеризуется постоянным ростом требований к качеству визуального контента и технологическим возможностям обработки изображений. Развитие технологий высококачественной фотопечати создает необходимость в совершенствовании методов предварительной обработки изображений, особенно при работе с историческими материалами, поврежденными снимками или изображениями низкого разрешения [1]. Традиционные методы цифровой обработки изображений, основанные на классических алгоритмах фильтрации и интерполяции, достигли пределов своих возможностей в решении сложных задач реставрации и улучшения качества [2]. В этих условиях особую актуальность приобретают методы искусственного интеллекта и, в частности, технологии глубокого обучения, демонстрирующие революционные результаты в области компьютерного зрения [3]. Фотопечать как технологический процесс предъявляет специфические требования к качеству входных изображений [4]. Современные стандарты печати требуют не только высокого разрешения, но и оптимального цветового баланса, минимизации шумов и артефактов, точной передачи деталей и текстурной информации. Эти требования делают задачу автоматизированной обработки изображений особенно сложной и многоаспектной.

1. Обзор современных нейросетевых технологий для обработки изображений.

1.1. Сверточные нейронные сети в задачах восстановления изображений.

Сверточные нейронные сети (CNN) стали фундаментальной технологией в области компьютерного зрения благодаря их способности эффективно извлекать иерархические признаки из визуальных данных [5]. Архитектура CNN особенно эффективна для задач, требующих сохранения пространственной структуры изображений, что критически важно для обработки фотографического контента в контексте подготовки к печати.

Современные исследования показывают, что CNN способны автоматически изучать оптимальные фильтры для конкретных задач обработки изображений, что превосходит традиционные подходы с заранее определенными ядрами свертки [6]. В контексте реставрации изображений CNN демонстрируют особую эффективность в задачах шумоподавления, где они способны различать полезную информацию от случайных искажений при сохранении мелких деталей.

1.2. Генеративно-состязательные сети в задачах реставрации.

Генеративно-состязательные сети (GAN) представляют собой революционную технологию, основанную на концепции состязательного обучения между двумя нейронными сетями: генератором и дискриминатором [7]. В задачах реставрации изображений GAN демонстрируют уникальную способность создавать реалистичные детали, восстанавливая информацию, отсутствующую в исходном изображении.

Особую значимость в контексте реставрации фотографий приобрели специализированные архитектуры, такие как SRGAN и ESRGAN, оптимизированные для задач суперразрешения изображений [8]. Современные исследования показывают, что эти модели способны не только увеличивать разрешение изображений, но и восстанавливать сложные текстуры и мелкие детали с высокой степенью фотореалистичности.

1.3. Диффузионные модели в восстановлении изображений.

Диффузионные модели представляют собой новейшее направление в области генеративного моделирования, показавшее выдающиеся результаты в задачах восстановления и улучшения изображений [9]. Технология Internal Image Detail Enhancement, представленная в 2025 году, демонстрирует способность сохранения мелких деталей при высокой степени восстановления поврежденных участков изображений.

Преимущество диффузионных моделей заключается в их способности к контролируемой генерации, что позволяет осуществлять точное управление процессом реставрации [10]. Это особенно важно для профессиональной фотопечати, где требуется точный контроль над результатом обработки в соответствии с техническими требованиями полиграфического производства.

2. Комплексный подход к обработке изображений для фотопечати.

Современные требования к качеству фотопечати диктуют необходимость применения комплексного подхода, объединяющего преимущества различных нейросетевых архитектур [11]. Исследования 2024–2025 годов показывают, что последовательное применение специализированных моделей для решения конкретных задач обработки обеспечивает оптимальные результаты.

Предлагаемый алгоритм включает следующие этапы: первичная очистка изображения от шумов с использованием свёрточных нейросетей шумоподавления, реставрация поврежденных областей с применением GAN-технологий, и финальное улучшение качества с помощью диффузионных моделей. Каждый этап оптимизирован для конкретного типа деградации и использует специализированные архитектуры нейронных сетей.

Полиграфическая индустрия предъявляет специфические требования к качеству изображений, которые должны учитываться при разработке алгоритмов нейросетевой обработки [12]. Современные стандарты фотопечати требуют разрешения не менее 300 DPI для обеспечения высокого качества печати, что накладывает особые требования на алгоритмы суперразрешения.

3. Экспериментальные исследования и практическое применение.

Для оценки эффективности различных нейросетевых подходов был проведен сравнительный анализ качества восстановления изображений с использованием современных метрик. Исследования показывают, что наилучшие результаты достигаются при комбинированном использовании нескольких специализированных моделей [13]. CNN-based подходы демонстрируют превосходство в задачах шумоподавления, обеспечивая улучшение показателя PSNR на 3–5 дБ по сравнению с традиционными методами. В то время как GAN-based методы более эффективны для восстановления текстур и мелких деталей, показывая значительное улучшение перцептивных метрик качества.

Практическое внедрение нейросетевых технологий в полиграфическую отрасль демонстрирует значительные преимущества в обработке различных типов изображений. Современные системы позволяют автоматизировать процесс подготовки изображений к печати, сокращая время обработки в 10–15 раз по сравнению с ручными методами [14].

4. Перспективы развития и направления исследований.

Будущее развитие нейросетевых технологий для фотопечати связано с созданием гибридных архитектур, объединяющих преимущества различных подходов машинного обучения. Перспективными являются архитектуры, сочетающие преимущества CNN, GAN и диффузионных моделей в единой системе.

Развитие edge computing технологий открывает возможности для интеграции ИИ-систем непосредственно в печатное оборудование. Это позволяет минимизировать задержки обработки и обеспечить соответствие требованиям защиты данных при работе с конфиденциальными материалами [15]. Интеграция технологий компьютерного зрения с системами управления печатным процессом позволит создать end-to-end решения для автоматической подготовки и контроля качества печатной продукции. Такие системы будут способны автоматически оптимизировать параметры обработки под конкретные характеристики печатного оборудования.

Заключение

Проведенное исследование демонстрирует значительный потенциал нейросетевых технологий в области реставрации и улучшения качества изображений для фотопечати. Комплексный подход, объединяющий различные архитектуры глубокого обучения — сверточные нейронные сети, генеративно-состязательные сети и диффузионные модели, — позволяет достигать результатов, недостижимых при использовании традиционных методов обработки изображений.

Ключевыми преимуществами современных нейросетевых подходов являются: способность к автоматическому изучению оптимальных стратегий обработки для конкретных типов деградации, высокая эффективность в задачах суперразрешения и реставрации поврежденных изображений, возможность восстановления сложных текстур и мелких деталей с сохранением фотореалистичности.

Перспективные направления исследований включают разработку гибридных архитектур, интеграцию с системами управления печатным процессом, создание адаптивных решений для различных типов полиграфической продукции. Практическое внедрение таких технологий может существенно повысить качество и эффективность процессов фотопечати, особенно при работе с архивными материалами и изображениями, требующими восстановления качества.

Литература:

1. Инкин, Д. С. Технологии искусственного интеллекта в обработке фотографий: возможности и ограничения / Д. С. Инкин // Актуальные исследования. — 2024. — № 30 (212). — С. 22–27.
2. Фомина, Е. С. Оценка эффективности применения специализированных нейронных сетей для повышения разрешения изображений, получаемых при дистанционном зондировании Земли / Е. С. Фомина // Системы управления, связи и безопасности. — 2023. — № 3. — С. 71–90.
3. Компьютерное зрение в 2024 году: главные задачи и направления [Электронный ресурс] / Блог компании OTUS. URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/810207/ (дата обращения: 12.09.2025).
4. Узких, Г. Ю. Применение генеративно-состязательных сетей (GAN) в обработке изображений / Г. Ю. Узких // Научные исследования. — 2024. — № 1. — С. 34–41.
5. Сайфутдинов Анатолий Валерьевич. Сверточные нейронные сети для решения задач компьютерного зрения // Universum: технические науки. 2023. № 10–1 (115). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/svertochnye-neyronnye-seti-dlya-resheniya-zadach-kompyuternogo-zreniya (дата обращения: 12.09.2025).
6. Недвигин Артем Романович, Синецкий Роман Михайлович. Применение алгоритмов обработки изображений сверточных нейронных сетей в качестве основы для разработки системы поддержки принятия решения // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2025. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-algoritmov-obrabotki-izobrazheniy-svertochnyh-neyronnyh-setey-v-kachestve-osnovy-dlya-razrabotki-sistemy-podderzhki (дата обращения: 13.09.2025).
7. Применение GAN для улучшения разрешения изображений / Шерыхалина Н. М., Савин Е. В. // Труды X Международной научной конференции «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений». — Уфа-Баку-Чандигарх, 2024. — С. 30–35.
8. Гаджимирзаев Ш. М. Повышение разрешения изображений с использованием глубоких сверточных нейронных сетей // НАУ. 2024. № 100–1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-razresheniya-izobrazheniy-s-ispolzovaniem-glubokih-svertochnyh-neyronnyh-setey (дата обращения: 13.09.2025).
9. Wang, L. Deep Learning-Driven Ultra-High-Definition Image Restoration: A Survey / L. Wang, W. Zhou, C. Wang // arXiv preprint arXiv:2505.16161. — 2025. — 25 p.
10. Xiao, P. Restoring Real-World Images with an Internal Detail Enhancement Diffusion Model / P. Xiao, H. Zhao, Y. Wang // arXiv preprint arXiv:2505.18674. — 2025. — 18 p.
11. Алексей Константинович Денисов, Сергей Вячеславович Быковский, Павел Валерьевич Кустарев. Метод увеличения разрешения изображения с использованием референсных изображений на основе диффузионной модели // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-uvelicheniya-razresheniya-izobrazheniya-s-ispolzovaniem-referensnyh-izobrazheniy-na-osnove-diffuzionnoy-modeli (дата обращения: 13.09.2025).
12. Малахов Юрий Антонович, Андросов Александр Андреевич, Аверченков Андрей Владимирович. Анализ и применение генеративно-состязательных сетей для получения изображений высокого качества // Эргодизайн. 2020. № 4 (10). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-i-primenenie-generativno-sostyazatelnyh-setey-dlya-polucheniya-izobrazheniy-vysokogo-kachestva (дата обращения: 13.09.2025).
13. Семерник, И. В. Перспективы применения методов восстановления подводных изображений для обеспечения морских геологоразведочных работ / И. В. Семерник, А. А. Тарасенко, К. В. Самонова // Компьютерная оптика. — 2025. — Т. 49, № 3. — С. 406–434. — DOI: 10.18287/2412–6179-CO-1520.
14. Тимофеева, О. П. Реставрация и колоризация старых фотографий с использованием нейронных сетей / О. П. Тимофеева, А. Е. Савкин, Е. Р. Тимофеев, Т. И. Балашова, Е. В. Сидорова // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. 2022. № 1. С. 43–53. DOI: 10.46960/1816–210X_2022_1_43
15. Внедрение искусственного интеллекта в современные производственные процессы // Гуманитарный научный журнал. 2024. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenie-iskusstvennogo-intellekta-v-sovremennye-proizvodstvennye-protsessy (дата обращения: 13.09.2025).