ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ФИЛЬТРАЦИИ И ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ВИЗУАЛЬНОГО КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЙ
Abstract
В данной работе исследуются методы повышения качества изображений с использованием частотного анализа и преобразования Фурье. Основное внимание уделено применению фильтрации в частотной области для подавления шумов, устранения искажений и улучшения визуальной четкости изображений. В статье рассматриваются принципы работы низкочастотных, высокочастотных и полосовых фильтров, включая гауссовские и Баттерворт-фильтры, а также особенности их реализации с помощью дискретного преобразования Фурье (DFT).
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.
6. Jain A. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice Hall, 1989.
7. Oppenheim A., Schafer R. Discrete-Time Signal Processing. Pearson, 2010.
8. Castleman K. Digital Image Processing. Prentice Hall, 1996.
9. Gonzalez R., Woods R. Fourier Transform and Frequency-Domain Filtering. In: Digital Image Processing, 4th edition, 2018.
10. Pratt W. Digital Image Processing: PIKS Scientific Inside. Wiley, 2007.
