Details

Тема выпускной квалификационной работы: «Сравнительный анализ методов обработки фотографий». Данная работа посвящена сравнительному анализу методов обработки изображений, таких как нерезкая маска, гистограммное выравнивание и CLAHE. Целью работы является разработка собственной методики для улучшения качества изображения на основе анализа существующих способов обработки и использования их преимуществ. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Изучение теории существующих методов, анализ ключевых параметров и результатов методов. 2) Выполнение сравнительного анализа способов обработки с точки зрения резкости, контраста и появления артефактов для оценки эффективности. Выявление сильных и слабых сторон и определение подходящих задач для каждого метода. 3) Разработка собственного метода. 4) Тестирование нового метода и анализ результатов. 5) Подведение итогов и выявление направлений для дальнейших исследований. В работе были выполнены эксперименты, отражающие как различные методики улучшают качество снимков, и проведён анализ методов нерезкая маскировка, гистограммное выравнивание и CLAHE. В процессе работы был разработан и протестирован собственный способ редактирования изображения, базирующийся на ранее исследованных. Для тестирования была использована облачная среда Google Colab, в которой выполнялся код на языке программирования Python с применением библиотек OpenCV для редактирования фотографий. В результате была реализованы оценка эффективности и подходящие способы применения для каждой методики на основе полученных результатов.

Thesis topic: "Comparative Analysis of Photo Processing Methods." This thesis is dedicated to the comparative analysis of image processing methods such as unsharp mask, histogram equalization, and CLAHE. The aim of the work is to develop a proprietary methodology for improving image quality based on the analysis of existing processing techniques and leveraging their advantages. Tasks addressed in the study: 1. Study of the theory behind existing methods, analysis of key parameters, and outcomes of the methods. 2. Conducting a comparative analysis of processing methods in terms of sharpness, contrast, and artifact emergence to evaluate effectiveness. Identification of strengths and weaknesses and determination of suitable tasks for each method. 3. Development of a proprietary method. 4. Testing the new method and analyzing the results. 5. Drawing conclusions and identifying directions for further research. The work includes experiments that reflect how various techniques enhance image quality, as well as an analysis of unsharp masking, histogram equalization, and CLAHE methods. In the process, a proprietary image editing method was developed and tested, based on the previously studied techniques. For testing, the cloud environment Google Colab was used, where the code was executed in the Python programming language with the application of the OpenCV library for photo editing. As a result, evaluations of effectiveness and appropriate application methods for each technique were implemented based on the obtained results.

• СОДЕРЖАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1 Концепция цифрового изображения
• 1.1 Оцифровка аналоговых изображений
• 1.2 Технологии захвата изображения
• ГЛАВА 2 Резкость изображения
• ГЛАВА 3 Обзор методов
• 3.1 Метод нерезкая маскировка
• 3.2 Гистограммное выравнивание
• 3.3 Метод CLAHE
• 3.4 Постановка задачи
• ГЛАВА 4 Схема алгоритмов методов
• 4.1 Метод нерезкая маскировка
• 4.2 Гистограммное выравнивание
• 4.3 Метод CLAHE
• ГЛАВА 5 Выбор среды разработки и реализация
• ГЛАВА 6 Сравнительная оценка методов
• ГЛАВА 7 Разработка нового метода
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б
• ПРИЛОЖЕНИЕ В
• ПРИЛОЖЕНИЕ Г