УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ФИЛЬТРАЦИИ
Abstract
В данной работе рассматриваются современные методы фильтрации изображений и их применение в ключевых областях — медицинской визуализации, спутниковых системах наблюдения и мультимедийных технологиях. Основной акцент сделан на сравнительном анализе классических алгоритмов обработки, таких как гауссовская и медианная фильтрация, а также оператор Собеля, применяемый для выделения границ объектов. Отдельное внимание уделено перспективам методов, основанных на нейросетях, позволяющих автоматизировать и значительно повысить эффективность процесса улучшения изображений.
В ходе проведённых экспериментов наглядно показано, как различные фильтры влияют на детализацию и визуальное качество изображений. Полученные результаты демонстрируют существенную разницу в эффективности алгоритмов в зависимости от типа визуальных данных и условий их обработки.
References
1. Гонсалес, Р., Вудс, Р. "Цифровая обработка изображений". Издательство "Техносфера", 2018.
2. Brown, L. "Advanced Filtering Techniques for Image Processing." Journal of Visual Computing, 2021.
3. Zhang, Y. "Deep Learning Approaches for Image Enhancement." IEEE Transactions on Image Processing, 2022.
4. Smith, J. "AI-Powered Image Filtering." Journal of Machine Learning, 2023.
5. Liu, M. "Bilateral Filtering for Image Denoising." Springer, 2020.
