В магістерській роботі розглянуто можливість поліпшення візуальної якості зображень з використанням нейроеволюційного підходу. Досліджено процедуру використання модифікованого генетичного алгоритму для оцінки, а також для швидкого обчислення локальних значень локальних дисперсії зображення, що дозволяє зменшити обчислювальну складність обробки зображень за умови зберігання потрібної точності. Описано трьохетапний спосіб поліпшення зображень, наведено порівняння результатів його роботи з результатами інших методів, що підтверджує ефективність розглянутого підходу. КОМПЮТЕРНА СИСТЕМА, НЕЙРОЕВОЛЮЦІЙНИЙ ПІДХІД, НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМ, ЦИФРОВА ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ Improving visual image quality using neuroevolutionary approach in explanatory note has been examined. Formulas for estimating image visual quality as well as formulas for fast computing approximate local average and dispersion of image allowing decreasing computational complexity of calculation procedure and keeping acceptable accuracy are given. Three-stage method of improving images and genetic algorithm is described; the results of its work are compared with the results of known methods; it shows the efficiency of the proposed approach. COMPUTER SYSTEM, NEUROEVOLUTIONARY APPROACH, IMPROVING IMAGES, NEURAL NETWORK, GENETIC ALGORITHM, DIGITAL IMAGES ENHANCEMENT
