Academic literature on the topic 'Алгоритм обробки зображення'

Метою роботи була розробка та реалізація нового алгоритму порівняння двох медичних зображень паренхіматозних органів шляхом виокремлення в них однакових та унікальних патернів та наступного їх аналізу. Для цього було розглянуто найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень, серед яких були строге порівняння, порівняння нечітких пікселів та порівняння гістограм. Оскільки найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень мають недоліки, які роблять неможливим їх використання в аналізі медичних зображень було створено програмний додаток для порівняння двох медичних зображень, який реалізовує алгоритм порівняння зображень шляхом співставлення патернів, а також використовує для попередньої обробки алгоритм зменшення кількості відтінків сірого. Для розробки було використано фреймворк .NET та мову програмування C#. Після аналізу отриманих результатів роботи програмного додатку на зображеннях легень у станах норми, пневмонії, COVID-19, COVID-19 з пневмонією, а також печінки у нормі та при цирозі було з’ясовано, що при такому підході попередня обробка зображень шляхом зменшення кількості відтінків сірого є необхідним компонентом програми, а також що можливо отримати задовільні результати навіть при обробці зображень, які містять додаткову інформацію про оточуючі тканини, але для найкращого результату на вхід програми бажано подавати зображення, на яких міститься виключно текстура досліджуваних органів. Також результати роботи створеного додатку можуть бути використані для створення тренувальних вибірок для навчання нейронних мереж та інших класифікаційних алгоритмів. Ключові слова – обробка зображень, аналіз текстури, системи підвищення ефективності, .NET, C#

Стаття присвячена опису моделі конволюційної нейронної мережі для покращення роздільної здатності зображень на мобільних пристроях. В наш час мобільна фотографія стає все більш і більш популярною. Багато людей вибирають у якості основного пристрою для створення фото свій смартфон, оскільки це значно зручніше, швидше та дешевше за спеціалізовану камеру. Нажаль, висока роздільна здатність і якість фото доступна лише покупцям дорогих смартфонів. Саме тому актуальною є проблема покращення роздільної здатності та чіткості фотографій є неймовірно актуальною. Традиційні алгоритми без використання машинного навчання демонструють непогані результати і не потребують великого обсягу часу, потрібного на підбір наборів даних, що необхідні для тренування нейронної мережі, та, власне, на сам процес тренування. Проте, іх ефективність та якість результату значно гірша ніж у підходів з використанням нейронних мереж. Саме тому пропонується застосувати гібридний метод обробки зображень, що базується на конволюційних нейронних мережах. Структура мережі відрізняється від класичних підходів комбінацією обробки нейронною мережею та одним з більш традиційних алгоритмів обробки зображень. Запропонавана системавикористовує конволюційні нейронні мережі замість традиційних генеративних змагальних мереж. Запропонована архітектура мережі використовує автокодувальник, який вчиться на різких зображеннях шляхом вилучення ознак. Після навчання вихідне зображення пропускається через автокодувальник. Після видалення шумів та застосування корекцій, декодер створює з цих даних необхідне різке зображення. Після обробки нейронною мережею, застосовується алгоритм Unsharp Masking з буфером глибини для покращення контрасту і яскравості результуючого зображення. У статті наведено перелік переваг використання вищезазначеної системи. Бібл. 5, іл. 1.

Забезпечення біометричної безпеки має важливе значення в більшості сценаріїв перевірки справжності користувача та його ідентифікації. Розпізнавання, засноване на зразках райдужної оболонки, є важливою областю досліджень, покликаної забезпечити надійну, просту і швидку підсистему ідентифікації користувачів системи, яка використовує камеру (її можна використовувати у будь-якій системі, яка має механізм авторизації, де необхідна гарантія підвищеної безпеки). Мета роботи полягає у встановленні основних етапів алгоритму ідентифікації (класифікації) користувачів системи на основі обробки зображення сітківки ока із зіницею. Алгоритм розпізнавання райдужної оболонки ока для реєстрації користувачів системи включає такі етапи - попередня обробка зображення: зображення проходить різні фільтри (серед них фільтр Гауса та низько-частотні фільтри, гістограмні перетворення); - препроцессінг: 1) локалізація внутрішніх і зовнішніх меж області райдужної оболонки ока з використанням генетичного алгоритму; 2) нормалізація зображення, 3) виокремлення значущої інформації; - класифікація (або зіставлення із елементами БД) - виконана на основі двошарового персептрону (ДП). Для оцінки алгоритмів розпізнавання райдужної оболонки використано базу даних оцифрованих 100 зображень очей у відтінках сірого від 50 різних людей (класів). Експерименти проводилися у два етапи: 1) сегментація і 2) розпізнавання райдужної оболонки. На першому етапі для локалізації райдужних оболонок застосовується алгоритм прямокутної області. На другому етапі виконується класифікація малюнка райдужної оболонки за допомогою мережі. Сформовані множини навчання й тестування (відповідно 60 зображень очей від 30 різних людей; 40 зображень очей від 20 різних людей). Виявлені райдужки для класифікації після нормалізації та посилення масштабуються за допомогою усереднення. Це допомагає зменшити розмір мережі. Потім зображення подаються матрицями, які є вхідним сигналом для мережі. Виходами ДП є класи візерунків райдужки. Для класифікації райдужної оболонки використовується алгоритм нейронного навчання. Точність розпізнавання на множині навчання становила 95,25%; на множині тестування - 89%. Ключові слова - біометрія, розпізнавання райдужної оболонки ока, нейронна мережа

Традиційна фокусуюча лінза Френеля концентрує інтенсивність світла в центр сформо­ваного зображення. Однак іноді необхідно перетворювати паралельний потік променів у світлове коло. Такі трансформуючі плоскі лінзи Френеля часто використовуються в сис­темах обробки сигналів. Наведено алгоритм моделювання мікропризматичних структур Френеля, які формують у фокальній площині рівномірно освітлене коло. Цей алгоритм подібний до алгоритму моделювання, розробленого для створення фокусуючих мікро­призматичних елементів з плоскими кільцевими фокусуючими гранями. Запропоновані структури з дискретною зміною кутів заломлення для трансформації світлових потоків можна легко виготовити методом алмазного різання, який дозволяє отримувати плоскі конусні робочі поверхні високої оптичної якості. Розмір призматичних заломлюючих зон не повинен бути занадто великим для зменшення дискретності сформованих зобра­жень. Тому передбачається створення зон заломлення з декількох однакових малих мікро­призм. Запропоновано модифікований алгоритм моделювання параметрів трансфор­муючої лінзи, який враховує процеси концентрації світла лінзою та звуження світлових по­токів мікропризмами.

Наводяться результати досліджень засобів забезпечення показників ефективності судової експертизи зображень, у тому числі й цифрових. Проводиться аналіз основних завдань, що стоять при експертизі зображень, і методи їх розв’язання. Основною проблемою таких досліджень є недостатня автоматизація процесу обробки зображень при експертизі. Об’єктом дослідження є процес фільтрації зображень, предметом досліджень – фільтри, які використовуються при обробці зображень. В результаті аналізу реалізацій детекторів шуму встановлено, що вони є обчислювально складними. А апаратні витрати на реалізацію алгоритму на сучасних мікропроцесорах і програмованих інтегральних схемах можуть істотно обмежувати застосування таких алгоритмів у додатках, що вимагають обробки в реальному часі. Метою статті є побудова швидкодіючої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення на сучасних процесорних архітектурах. Наведено результати аналізу можливості використання векторних інструкцій сучасних процесорних архітектур, розглянуто алгоритми векторизації сортування для ефективної реалізації підпрограми пошуку медіанного значення всередині поточного і проведено моделювання фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення з метою з’ясування придатності для використання в задачах реального часу. В результаті проведених досліджень вперше запропоновано метод векторизованої реалізації фільтра з постфільтраційним прийняттям рішення, придатний для процесорів з набором команд SIMD ARM NEON, Intel SSE або AVX; розглянуто використання сортувальних мереж як алгоритму пошуку медіани для процесорів з векторним розширенням; вперше побудовано реалізацію фільтра описаним методом для процесора ARM Cortex-A9 в складі SOC Intel Cyclone® V SE 5CSEBA6U23I7NDK; проведено моделювання роботи фільтра на ARM Cortex-A9. Швидкість обробки зображення 512x512 пікселів становила понад 500 кадрів на секунду. Швидкість обробки напівтонових зображень FullHD – понад 60 кадрів на секунду.

Предметом вивчення в статті є метод знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок пікселів у зображенні. Метою є розробка "сліпого"методу знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок за допомогою генетичних алгоритмів. Завдання: провести аналіз факторів, що впливають на інверсні псевдовипадкові блочні перестановки на зображенні, розробити метод кодування перестановок в генетичних алгоритмах, обґрунтувати вибір цільової функції для оптимізації за допомогою генетичних алгоритмів. Використовуваними методами є: методи цифрової обробки зображень, теорії ймовірності, математичної статистики, криптографії та захисту інформації, математичний апарат теорії матриць. Отримані такі результати. Проведено аналіз факторів, що впливають на інверсні псевдовипадкові блочні перестановки на зображенні. Визначено фактори, що впливають на максимальний розмір блоку, при якому ще можливе знаходження інверсної перестановки. Розроблено метод знаходження інверсних псевдовипадкових блочних перестановок пікселів у пермутованому зображенні за допомогою генетичних алгоритмів. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Встановлено, що знаходження інверсних перестановок можливе лише при умові, що розмір блоку є менший за радіус кореляції зображення. Запропоновано ефективний спосіб кодування перестановок, при якому стандартні оператори генетичних алгоритмів будуть породжувати нові і тільки допустимі перестановки. Запропоновано у якості цільової функції використовувати суму квадратів градієнтів. Показано, що дана цільова функція має глобальний мінімум для коректної перестановки, що дозволяє знаходити інверсні блочні перестановки "всліпу" без додаткової апріорної інформації.

У статті описані високопродуктивні алгоритми та програмне забезпечення, що виконує одну із задач обробки зображень – аналітичного описання контурів об’єктів виділених на растрових зображеннях. Показано, що запропонована методика, алгоритми та розроблене програмне забезпечення повністю вирішує розглянуту задачу для зображень як штучного так і природного походження.

Використання безпілотних літальних апаратів під час виконання різнорідних завдань за призначенням вимагає розроблення додаткових механізмів захисту їх від впливу радіоелектронних перешкод, погодних умов та підвищення безпеки польотів в зоні виконання завдань. Одним з підходів зменшення вразливості безпілотного літального апарату є використання інерційних засобів навігації. Додатково до них можуть використовуватися методи обробки зображення, що отримуються підсистемою оптичного орієнтування, для оцінки параметрів руху та виробки управляючих впливів. У статті запропоновано метод навігації безпілотного літального апарату для оцінювання динамічних параметрів руху за даними, отриманими оптичною підсистемою. У даній роботі запропоновано адаптивний метод визначення параметрів вектору руху безпілотного літального апарату, що реалізує процедуру адаптивної зміни розміру і стратегію пошуку вектору руху, що залежить від структури блоку зображення та його властивостей. Проведено аналіз існуючих методів оцінки параметрів вектору руху на основі обробки оптичних даних. Проведено формальний опис оптичного потоку та визначено процедуру його отримання. Визначено склад алгоритмів для обробки оптичного потоку. Обґрунтовано вибір блокового алгоритму оцінки руху. Блокові алгоритми є вигідним компромісом по співвідношенню обчислювальної складності та необхідної точності знайдених векторів, що характеризують рух безпілотного літального апарату. Комбінування прийомів та алгоритмів різної категорії в рамках класу блокових методів дозволяє побудувати адаптивні алгоритми оцінки руху, що володіють заданими властивостями і можуть бути реалізовані апаратно. Розглянуті методи обробки зображення можуть застосовуватися як ще один додатковий засіб автономної корекції інерційних навігаційних систем в додаток до супутникових навігаційних систем. Такий підхід дозволяє ефективно протидіяти джерелам безпеки й протидії та підвищувати ефективність використання та зменшення економічних витрат на експлуатацію безпілотних літальних апаратів.

Було розглянуто один з найбільших сегментів ринку програмних продуктів – відеоігри. Досліджено алгоритм створення мобільної гри. Висвітлено розробку під обрану платформу із використанням Android Studio, Cocos Studio, роботу об’єктного менеджера, обробку грою дій гравця. В ході розробки відеогри було показано її складові, а саме написання коду, створення контенту, розробка механік гри та тестування. Запропоновано алгоритм генерування об’єктів та результат зіткнення гравця з ними. Розкривається процес розробки відеоігри та розділення його на етапи. Описано алгоритм оптимізації зберігання та використання зображень. Досліджена якісна робота з пам’яттю, насамперед, на мобільних пристроях. Детально описані поняття сцени та спрайту, встановлено правила роботи зі сценами та зображеннями на екрані мобільного пристрою. Розглянуто два схожих за своїм підходом і в той же час принципово різних по результату алгоритми виявлення зіткнень об’єктів. Описаний програмний продукт включає в себе власноруч написаний рушій – рендерер. За теоретичну основу реалізації рендерингу було взято спрощений варіант рейтрейсингу – рейкастинг. Метод рейкастингу вибрано як оптимальний через його високу швидкодію при достатній якості відео. Було обрано крос-платформовий фреймворк, який використовується для розробки інтерактивних додатків та ігор. Розглянуто використання вбудованих в ігровий движок візуального редактора, готових модулів рендеринга, анімації спрайтів і обробки зіткнень, що дуже спрощує процес розробки. Описано структуру програмного продукту та ігрові класи сутностей, такі як персонаж, предмети. Наведено алгоритм реалізації методу рейкастингу і проведено відповідні математичні розрахунки для побудови променя. Змодельовано дизайн оформлення простору гри на основі карти, що задається, з додаванням текстур. Додатково розроблена можливість самостійної генерації рівнів. Ключові слова: розробка ігор, мобільний додаток, операційна система Android, алгоритм розробки мобільного додатку, рендерер, метод рейкастингу, крос-платформовий фреймворк

У статті розглянуто існуючі методи розпізнавання зображень і проаналізовано їх недоліки. Детальнорозглянуто етапи роботи методів, визначені умови, при яких існуючі алгоритми попередньої обробки тасегментації можуть поліпшити процес розпізнавання зображень. На основі досліджень був запропонований метод вибору алгоритмів для таких етапів, як предобробка, сегментація та розпізнавання, що в своючергу дозволить оптимізувати та прискорити процес розпізнавання зображень.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.12.17 – Радіотехнічні та телевізійні системи. Національний авіаційний університет, Київ, 2009. Побудовано модель послаблення рентгенівського випромінювання нормальними і патологічними тканинами молочних залоз. Розроблено математичну модель розподілу яскравості цифрової мамограми нормальних тканин і патологій. Створено алгоритм підвищення ефективності пошуку патологій на телевізійних мамограмах. Розроблено алгоритм зниження ймовірності помилкових рішень алгоритмів пошуку патологій на цифрових телевізійних мамограмах. Алгоритм сегментації мамограм забезпечує в середньому в 2,38 разів зниження кількості пікселів, що підлягають обробці на подальших етапах. Використання алгоритму вирівнювання фону сегментованої області цифрової мамограми знижує ширину головного інформаційного інтервалу гістограми розподілу яскравості на рівні 0,5 від його максимуму на 18 % і дисперсії на 21 %, що свідчить про зменшення впливу структури молочної залози на пошук патологій. Проведення дослідження роботи алгоритму зниження ймовірності помилкових рішень пошуку патологій на мамограмах дав наступні результати: в середньому для методу центральних моментів кількість достеменно-позитивних результатів підвищується на 10,9 %, а помилково-позитивних – знижується на 1,7 %, для методу розділення на класи щільності кількість достеменно-позитивних результатів підвищується на 2,6 %, помилково-позитивних – знижується на 2,6 %.
Диссертация на получение научной степени кандидата технических наук по специальности 05.12.17 – Радиотехнические и телевизионные системы. Национальный авиационный университет, Киев, 2009. В диссертационной работе решены задачи разработки модели телевизионных мамографических изображений и построения на ее основе алгоритмов обработки изображений, которые имеют научное и практическое значение для повышения эффективности диагностики патологий молочных желез при использовании гистограммных методов диагностики цифровых маммограмм. Программа маммографического скриннинга, которая введена в большинстве развитых стран мира, требует от радиологов исследования большого количества снимков. В результате того, что патологии имеют небольшие размеры или плохо видны на фоне нормальных тканей, обработка одного снимка требует длительного времени, а вероятность ошибки при их выявлении высокая. Для увеличения достоверности диагностики снимки просматриваются еще одним радиологом – этот метод называют двойным просмотром – что приводит к повышению вероятности выявления патологии более чем на 15 %, но требует больших трат времени, что делает его дорогостоящим. Компьютерная диагностика (CAD – Computer-aided Detection) c 1998 является альтернативным методом двойного просмотра. Его использование снижает вероятность ошибочной постановки диагноза и стоимость каждого обследования. Существующие алгоритмы обработки телевизионных маммографических изображений имеют или высокий процент ложно-положительных решений или низкий процент достоверности. Первичная обработка цифровых маммограмм с использованием моделей тканей молочных желез позволит повысить процент правильно выявленных патологий и снизить процент ложно положительных решений. Экономически обоснованная техническая реализация скриннинговой маммографической сети на сегодняшний день предполагает широкое использование телевизионных методов формирования изображений, передачу их по широкополосным электронным каналам, автоматическую обработку и ее отображение на мониторах высокого пространственного разрешения. При этом задание обработки состоит как в обеспечении эффективного визуального выявления патологий, так и в реализации автоматического выявления признаков рака молочной железы с дальнейшим привлечением внимания оператора к найденным на изображении образованиям. Проведен обзор статистики заболеваемости раком молочной железы среди женского населения. Приведены основные формы и стадии данного заболевания. На основе анализа физико-анатомических особенностей тканей молочных желез впервые была построена модель ослабления рентгеновского излучения нормальных и имеющих патологии тканях молочных желез. Путем применения построенной модели ослабления рентгеновского излучения в биологических тканях при маммографии получена математическая модель теневого рентгеновского телевизионного изображения тканей молочных желез и патологий. На основе модели рентгеновских телевизионных изображений тканей молочной железы в двух проекциях впервые разработан алгоритм сегментации изображения молочной железы, который обеспечивает в среднем в 2,38 раза снижение количества пикселей, подвергающихся обработке на последующих этапах. Вследствие этого уменьшается и время обработки изображения в целом. В работе определены причины появления ошибок принятия решения первого и второго родов при поиске патологий на телевизионных цифровых мамограмах. Разработан алгоритм снижения вероятности ошибочных решений, использующий выравнивание фона в сегментированных областях, что приводит к уменьшению ошибок принятия решений второго рода. Разработан алгоритм уменьшения вероятности ошибочных решений первого рода, использующий различия в геометрических признаках изображений нормальных тканей и патологий на цифровых телевизионных маммограммах. В работе на большом статистическом материале показана высокая эффективность выравнивания фона цифровых телевизионных маммограмм. Использование алгоритма выравнивания фона сегментированной области маммографического изображения снижает ширину главного информационного интервала гистограммы распределения яркости на уровне 0,5 от его максимума на 18 % и дисперсии на 21 %, что говорит об уменьшении влияния структуры молочной желез на поиск патологий. Выполненные в работе исследования эффективности алгоритма снижения вероятности ошибочных решений при поиске патологий на цифровых телевизионных маммограммах дало следующие результаты: в среднем для метода центральных моментов количество истинно-положительных результатов принятия решений повышается на 10,9 %, а ложно-положительных – снижается на 1,7 %, для метода разделения на классы плотности количество истинно-положительных результатов принятия решений повышается на 2,6 %, ложно-положительных – снижается на 2,6 %. Это свидетельствует о существенном улучшении диагностики патологий молочных желез по цифровым телевизионным мамограммам. Полученные в работе результаты могут быть использованы в клинической практике при организации маммографического скрининга в программном обеспечении компьютерной автоматизированной диагностики патологий молочных желез.
Dissertation on the receipt of scientific degree of candidate of engineering’s sciences on specialty 05.12.17. - Radio Engineering’s and television’s systems. National aviation university, Kiev, 2009. The model of passing the x-ray radiation of breasts tissues and pathologies is built. The mathematical model of digital mamograms of breasts normal tissues and pathologies is developed. The algorithm of increase of efficiency of pathologies search is created on the mammograms. The algorithm of erroneous probability declines decisions of pathologies search algorithms is developed on digital mammograms. The algorithm of breasts work area segmentation provided on the average in 2,38 times of decline of amount of pixels which are processed on the subsequent stages. Using algorithm of background x-ray breasts image of work area smoothing, reduces the width of main informative interval of histogram of distributing of brightness at the level of 0,5 from his maximum on 18 % and dispersions on 21 %, that talks about diminishing of breasts structures influence on the pathologies search. Lead through research of decline erroneous algorithm work authenticity of pathologies search decisions on mammograms, gave the followings results: on the average for the method of central moments the amount of true-positive results rises on 10,9 %, and false-positive – goes down on 1,7 %, for the method of dividing into the classes of closeness the amount of true-positive results rises on 2,6 %, and false-positive – goes down on 2,6 %.

В дипломному проекті представлено огляд науково-технічної літератури по сучасним електронним системам технічного зору для розпізнавання образів. Розроблено систему, що відповідає поставленому завданню. Зроблено порівняння зі світовим рівнем. Приведено результати розрахунку параметрів та характеристик електронної системи технічного зору для розпізнавання образів. Результати експериментальних випробовувань відрізняюються від теоретичних розрахунків на 10 %. Розроблена конструкція системи, структурна, функціональна та електрична принципова схеми електронної системи технічного зору для розпізнавання образів, яка може забезпечити наступні параметри: • високу чутливість (більше 400 мв/лк) ; • високу швидкодію (5-10 с); • низьку похибку (до 10%); • низьку собівартість.
In a diploma project the review of scientific and technical literature about modern systems of technical view for recognition of objects is presented . Results of calculation of parameters and descriptions of the electronic system of technical view are described. The difference between the results of experimental tests and theoretical calculations is 10%. The construction of device, structural, functional and electric schemes of the electronic system of technical view for recognition of objects, has been developed, that can provide the following parameters: • high sensitivity (more than 400 mV/luk) ; • high performance (5-10 s); • low error (less than 10%); • low cost.

Під час написання магістерської дисертації було доведено актуальність вирішення проблеми створення панорманих зображень. В ході проведеної роботи був сформований алгоритм для склеювання панорманого зображення по відеоряду, в якому проводиться зйомка в одній площині, а також проведено дослідження і порівняння методів пошуку і опису особливих точок. Отриманий алгоритм не є прив’язаним до змісту відео і його розширеню через використання алгоритму на осноові особливих точок. Також був розроблений стартап проект для багатоканальної системи спостереження. Було виділено основні тези для позиціонунні даної системи на ринку. Також було представлено переваги даної системи, що компенсують недоліки в порівнянні з конкурентами.
During the writing of the master's dissertation the urgency of solving the problem of creating panoramic images was proved. In the course of this work, an algorithm for gluing a panoramic image in a video sequence, in which shooting is performed in one plane, was formed, as well as a study and comparison of methods for finding and describing special points. The resulting algorithm is not tied to the content of the video and its extension due to the use of the algorithm based on special points. A startup project for a multi-channel surveillance system was also developed. The main theses for positioning of this system in the market were allocated. The advantages of this system, which compensate for the disadvantages in comparison with competitors, were also presented.
При написании магистерской диссертации было доказано актуальность решения проблемы создания панорамных изображений. В ходе проведенной работы был сформирован алгоритм для склеивания панорамного изображения по видеоряда, в котором проводится съемка в одной плоскости, а также проведено исследование и сравнение методов поиска и описания особых точек. Полученный алгоритм не является привязанным к содержанию видео и его расширений через использование алгоритма на основе особых точек. Также был разработан стартап проект для многоканальной системы наблюдения. Были выделены основные тезисы для позиционировании данной системы на рынке. Также были представлены преимущества данной системы, компенсирующие недостатки по сравнению с конкурентами.

Розглянуто можливі шляхи оптимізації алгоритму Віоли-Джонса без модифікації базового підходу. З метою підвищення результатів розпізнавання запропоновано проводити попередню обробку вхідного зображення з використанням эфектів, таких як яскравість, контраст. В результаті якість розпізнавання підвищилась на 37.39%.
Рассмотрены возможные оптимизации алгоритма Виолы-Джонса без модификации базового алгоритма. С целью повышения качества распознавания предложено выполнять предварительную обработку изображения с помощью фильтров, таких как, яркость, контраст. В результате качество распознавания повысилось на 37,39%.
The paper showed improving of the detection rate without modifying the base algorithm. Detection rate improved by decreasing defects on the image. Changing brightness and contrast is one way to modify an image. The detection rate increased by 37.39%.