Контроль качества изображения включает использование алгоритмов машинного обучения и технологий компьютерного зрения для автоматической оценки визуальных свойств цифровых изображений. Нейронные сети способны распознавать дефекты и артефакты, такие как размытость, шум, искажения цветов, а также проблемные зоны с переосвещением или недостаточной освещенностью. Анализ результатов позволяет улучшать качество изображений с помощью цифровой обработки и отбирать некачественные снимки до их публикации или применения. Этот процесс имеет особое значение в областях, где визуальная информация критична, включая фотографию, медицинскую диагностику, спутниковое наблюдение и контроль качества в производстве.