Academic literature on the topic 'Якість зображення'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Contents
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Якість зображення.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Якість зображення"
1
Shakhovska, N. B., and O. I. Kosar. "Особливості отримання аерокосмічних зображень, їх оброблення та оцінювання шуму." Scientific Bulletin of UNFU 29, no. 6 (June 27, 2019): 102–6. http://dx.doi.org/10.15421/40290621.
Full textAbstract:
Зроблено акцент на аерокосмічних зображеннях, методах їх отримання та застосування. Якість отриманих первинних зображень часто не відповідає потребам кінцевих користувачів. Якщо спотворювальним чинником для зображення є шум, то використовуються передусім фільтри, що з різним успіхом усувають різні типи шумів. Виділено групу сучасних систем та засобів програмного забезпечення, що використовують для отримання та оброблення аерокосмічних зображень. Охарактеризовано особливості таких зображень у різних спектральних діапазонах. Подано особливості типових спотворень для такого типу зображень. Окрему увагу при цьому приділено шумам різних типів. Оцінювати рівень шуму можна на базі одного та багатьох зображень. Для цього існують різні методи. Проаналізовано наявні методи оцінювання шуму для графічних зображень, зокрема такі типи методів: визначення функції рівня шуму з єдиного зображення, що використовує залежність дисперсії шуму від інтенсивності зображення і передбачає визначення ділянок однорідності (гомогенності); визначення типу та рівня шуму з гістограми яскравості зображення; оцінка на базі окремого зображення з використанням кусково-гладкої функції попередньої моделі зображень та функції відгуку камер із зарядовим зв'язком; оцінка на базі математичних співвідношень щодо залежності автокореляційної функції зображень від дисперсії адитивного шуму та інші. Експериментальним чином застосовано кілька методів для оцінки шуму для зображення з відкритого датасету DOTA.
2
Федоряка, М., and K. Мелкумян. "Гібридний метод обробки зображень на конволюційних нейронних мережах." Адаптивні системи автоматичного управління 1, no. 38 (May 31, 2021): 72–76. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.38.2021.233198.
Full textAbstract:
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.
3
ВАКАЛЮК, Тетяна, Сергій ІЛЮЩЕНКО, Юрій ЄФРЕМОВ, Олег ВЛАСЕНКО, and Дмитро ЛИСОГОР. "ТЕОРЕТИЧНІ АСПЕКТИ РОЗРОБКИ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ ЛЮДСЬКОГО ОБЛИЧЧЯ." INFORMATION TECHNOLOGY AND SOCIETY, no. 1 (May 12, 2022): 6–15. http://dx.doi.org/10.32689/maup.it.2022.1.1.
Full textAbstract:
Анотація. Система розпізнавання облич – це технологія, здатна зіставляти людське обличчя з цифровим зображенням або відеокадром з базою даних осіб, зазвичай використовується для автентифікації користувачів за допомогою служб перевірки особистості, працює шляхом точного визначення і вимірювання рис обличчя по даному зображенню. Системи розпізнавання обличчя використовуються сьогодні в усьому світі урядами та приватними компаніями, їх ефективність різна, і деякі системи раніше були списані через їх неефективність. Отже, створення програми для розпізнавання людського обличчя є актуальною темою. Метою статті є дослідження теоретичних аспектів розробки системи розпізнавання людського обличчя. Процедура розпізнавання обличчя просто вимагає, щоб будь-який пристрій, оснащений цифровою фотографічною технологією, генерував і отримував зображення та дані, необхідні для створення та запису біометричного малюнка обличчя людини, якого необхідно ідентифікувати. Розглянуто основні алгоритми розпізнавання людського обличчя: розпізнавання обличчя з використанням різних поверхонь облич, метод облич Фішера, метод аналізу головних компонентів та машина опорних векторів, метод каскадів Хаара. Наведено їх переваги та недоліки. Наведено застосування згорткової нейронної мережі до розпізнавання облич. Запропоновано реалізацію алгоритму роботи системи розпізнавання обличчя. В даній роботі проаналізовано наявні алгоритми та системи виявлення та розпізнавання обличчя, зважені їх переваги та недоліки. Розглянуто використання згорткової нейронної системи з метою розпізнавання обличчя. Проаналізовано на практиці відсоток точності розпізнавання людського обличчя та продуктивність, враховуючі такі фактори як освітлення, якість зображення, кількість облич на зображенні використовуючи бібліотеку з відкритим вихідним кодом Face recognition із сімейства бібліотек DLib в основі якої лежить згорткова нейронна мережа.
4
Berezky, O. M., and O. Yо Pitsun. "АДАПТИВНИЙ МЕТОД СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МЕТРИК." Scientific Bulletin of UNFU 28, no. 3 (April 26, 2018): 122–26. http://dx.doi.org/10.15421/40280325.
Full textAbstract:
Проаналізовано сучасні алгоритми сегментації зображень, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки для застосування в медичних цілях. Для діагностування передракових та ракових станів молочної залози використовують цитологічні та гістологічні зображення. Процес опрацювання таких зображень є важким і рутинним процесом, що потребує наявності спеціалізованих знань у медиків в галузі комп'ютерного зору. Недоліком біомедичних зображень є низька якість, неоднорідність освітлення у процесі формування зображень, низька контрастність. Неможливо застосувати одні і ті ж алгоритми і їх параметри до різних зображень, тому актуальним постає завдання розроблення адаптивних систем сегментації зображень. З'ясовано, що алгоритм сегментації методом водорозподілу у комбінації з методом порогової сегментації показав найкращі результати. Охарактеризовано закономірності між вхідними даними біомедичних зображень та алгоритмами сегментації. Сформовано правила нечіткої логіки для підбору параметрів алгоритмів біомедичних зображень. Розроблення автоматичної системи підбору параметрів сегментації цитологічних і гістологічних зображень є актуальним завданням, що підвищить якість опрацювання зображень.
5
Kovalevsky, S. V., and N. D. Sidyuk. "Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур." Обробка матеріалів тиском, no. 1(50) (March 31, 2020): 210–16. http://dx.doi.org/10.37142/2076-2151/2020-1(50)210.
Full textAbstract:
Ковалевський С. В., Сидюк Д. М. Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур. Oбробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). C. 210-216.
В роботі запропонований спосіб обробки зображення для подальшого розпізнавання об'єктів різних структур штампованок на основі зображень (фотографії). Цей метод дозволяє зробити інваріантними невраховані фактори, які можуть вплинути на якість фотографії. Як об'єкт дослідження виступають зразки шліфів сталей після термічної обробки. Час витримки і умови охолодження ідентичні для всіх випадків. Обробка зображень передбачає їх попереднє поліпшення, а саме видалення шумів і виставляння авторівней, подальше перетворення в цифровий масив даних, отримання гістограми зображення з подальшим виділенням більш інформативною частини сигнатури. Перетворення безперервного сигналу (зображення) в сигнатуру за допомогою дискретизації і квантування виконано в системі MatLab 6.1 і дозволило виключити суб'єктивні фактори візуального аналізу і класичних методів розрахунку співвідношення структур в металі. Кількість інтервалів приймається рівним 10. Тестове і навчальне безлічі формуються в програмі Microsoft Access на основі даних про зображення, термічної обробки, склад і співвідношенні структур. У програмі NeuroPro 0.25определяется значимість входів і встановлюється взаємозв'язок між температурним режимом, фазами в структурі і сигнатурою зображення. Підтверджено можливість прогнозу структури і зображення фаз на основі температурного режиму, типу і часу охолодження. Додатково вирішена зворотна задача можливості прогнозу технологічних параметрів термічної обробки на основі раніше існуючих прикладів. Метод застосуємо до будь-якої кількості інтервалів, від 2 до 255. Збільшення кількості інтервалів може дати можливість відтворити прогнозовану структуру в якості зображення.
6
Федоров, Євген Євгенович, and Тетяна Юріївна Уткіна. "МЕТОД ОЧИЩЕННЯ ВІД ШУМУ ВІЗУАЛЬНОЇ БІОМЕТРИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ." Вісник Черкаського державного технологічного університету, no. 4 (December 24, 2021): 5–15. http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.4.2021.247856.
Full textAbstract:
У роботі запропоновано метод очищення від шуму візуальної біометричної інформації за рахунок визначення структури моделі згладжуючої фільтрації візуальної інформації про ідентифіковану особистість на основі статистичного оцінювання якості очищення від шуму двовимірного сигналу. В результаті проведеного системного аналізу сучасних методів очищення зображення від шуму встановлено, що розглянуті методи мають один або більше з таких недоліків: не автоматизовано вибір структури та параметрів моделі фільтра та/або невисока точність очищення від адитивного та мультиплікативного шуму. Тому актуальною є розробка методу очищення від шуму візуальної біометричної інформації для проведення попередньої обробки зображення обличчя людини, що забезпечить необхідну якість зображень і не вимагатиме трудомісткої процедури визначення значень параметрів оператором на основі емпіричного досвіду. Визначено структуру моделі згладжуючої фільтрації. Запропоновано характеристики та критерій якості очищення від шуму візуального сигналу. Для визначення параметра порядку фільтра проведено чисельні дослідження за допомогою бази даних Siblings, що дозволило встановити найефективніший метод: у випадку адитивного гаусового шуму та у випадку мультиплікативного гаусового шуму, найменшу середньоквадратичну помилку, тобто таку, що відповідаєкритерію якості очищення від шуму візуального сигналу, забезпечує середньо a -усічений фільтр. Запропонований метод дозволяє ставити і вирішувати завдання попередньої обробки візуального сигналу, що використовуються для аналізу і зберігання візуальної інформації в інтелектуальних комп’ютерних системах біометричної ідентифікації особистості по зображенню обличчя.
7
Киричок, Петро Олексійович, Катерина Олександрівна Чепурна, Максим Володимирович Коробка, and Олена Володимирівна Назаренко. "Фактори впливу на якість тампонного друку на полімерних основах." Технологія і техніка друкарства, no. 2(72) (June 29, 2021): 4–12. http://dx.doi.org/10.20535/2077-7264.2(72).2021.239333.
Full textAbstract:
В роботі визначено ключові чинники впливу на якісні показники відбитків у тампонному друці, а саме устаткування, матеріали та експлуатаційні. Встановлено, що для забезпечення оптимального співвідношення якість—продуктивність виготовлення продукції, найбільш впливовими є експлуатаційні фактори, а саме параметр швидкості друку. Швидкість друку діє комплексно, так як безпосередньо впливає на продуктивність виготовлення продукції та опосередковано якісні показники відбитків, а саме графічну точність відтворення штрихових елементів. Встановлено, що оптимальна робоча швидкість друку складає 600–700 цикл./год, що дозволяє отримати продукцію з мінімальними графічними спотвореннями. Експериментально встановлено, що збільшення швидкості призводить до виникнення на відбитках значних фарбових ниток, які візуально знижують різкість сприйняття зображення.
8
Гричанюк, Іван, and Олена Носовець. "АНАЛІЗ МЕТОДІВ АУГМЕНТАЦІЇ ДАНИХ ДЛЯ ЗАДАЧ СЕГМЕНТАЦІЇ СУДИН СІТКІВКИ." Молодий вчений, no. 10 (98) (October 31, 2021): 93–97. http://dx.doi.org/10.32839/2304-5809/2021-10-98-23.
Full textAbstract:
Сегментація судин сітківки є фундаментальним кроком на етапі діагностики та лікування різного типу серцево-судинних та офтальмологічних захворювань. Висока якість, універсальність та відсутність прив’язки до певного типу даних – є ключовими параметрами, та ціллю даного підходу до аугментації (збільшення даних), оскільки тестові зображення можуть бути захоплені за допомогою різних апаратів для аналізу зображень сітківки, або зазнають впливу різних патологічних змін. Ціллю дослідження є розглянути сегментацію сітківки ока з точки зору збільшення даних, за допомогою створення додаткових даних навчання, на основі сучасних підходів до аугментації даних. Вони включають в себе як і базові підходи на основі існуючих досліджень, так і спробу інтегрувати підходи, що не використовувались в сегментації судин сітківки. У цій роботі ми пропонуємо новий підхід до збільшення даних, а саме підхід на основі випадкової гамма-корекції. Враховуючи специфіку даних зображення сітківки ока, де основною задачею та проблемою є сегментація судин маленьких розмірів, спочатку застосовується гамма-корекція на кожному колірному каналі всього зображення, тоді як потім навмисно посилює або зменшуються регіони судин з використанням морфологічних перетворень. Тому модель сегментації може вивчити інваріантні та дискримінаційні особливості, як глобальні, так і локальні. Експериментальні результати на існуючих наборах даних демонструють, що наш метод може бути використаний в задачах сегментації судин сітківки, а також покращити продуктивність інших моделей на основі мережі U-Net, або сегментації медичних даних.
9
Дубина, Олександр Федорович, Тетяна Миколаївна Нікітчук, Олександр Володимирович Андреєв, Владислав Вікторович Чухов, Дмитро Сергійович Морозов, and Сергій Миколайович Нікітчук. "Розрахунок обсягу пам’яті відеореєстратора системи відеоспостереження." Технічна інженерія, no. 1(87) (June 14, 2021): 104–9. http://dx.doi.org/10.26642/ten-2021-1(87)-104-109.
Full textAbstract:
У статті проведено аналіз сучасних форматів відеостиснення, наведено та обґрунтовано алгоритм розрахунку необхідного обсягу накопичувача відеореєстратора для надання можливості зберігання даних системи відеоспостереження певний термін, наведено порядок вибору жорсткого диску з точки зору форм-фактора накопичувача, його енергоспоживання та швидкості обертання дискових пластин.
Під час проєктування сучасних систем відеоспостереження необхідно враховувати досить значну кількість чинників. Одними із основних є: тип відеокамер, їх кількість, формат відеостиснення, якість зображення, активність у кадрі, термін зберігання, надійність накопичувача. Перевагою системи відеоспостереження є можливість зберігання відеоданих на необхідний термін з можливістю їх перегляду. Як пристрій зберігання застосовуються SD-карта пам’яті на відеокамері, накопичувач у відеореєстраторі, хмарні технології. У статті розглядаються питання збереження даних на жорсткому диску відеореєстратора. На сьогоднішній день широкого застосування набули як аналогові, так і цифрові або IP-відеокамери, які відрізняються принципами формування відеосигналу і можливостями підключення до мережі. Кількість відеокамер визначається характеристиками і параметрами об’єкта, що охороняється. Кожна сучасна IP-відеокамера підтримує декілька форматів стиснення даних, які різняться за принципами дії, коефіцієнтом стиснення, якістю зображення, а для аналогових відеокамер стиснення проводиться у відеореєстраторі. Ці фактори у кінцевому підсумку впливають на необхідний загальний обсяг пам’яті відеореєстратора. Крім цього, значущим є забезпечення надійності накопичувача, особливо для спостереження за важливими об’єктами.
10
Гавенко, Світлана Федорівна, Володимир Владиславович Бернацек, and Марта Тарасівна Лабецька. "Дослідження впливу типу зволожувальних систем в офсетному друці на якість відбитків." Технологія і техніка друкарства, no. 2(72) (June 29, 2021): 20–28. http://dx.doi.org/10.20535/2077-7264.2(72).2021.241544.
Full textAbstract:
Незмінно високі показники якості відбитків в офсетному друці забезпечуються підтриманням стабільності стандартного друкарського середовища — балансу фарба/зволожуючий розчин. Вплив зволоження на якість друку відіграє вирішальну роль в досягненні оптимальних результатів репродукування поліграфічної продукції офсетним способом. Тому вбачається доцільним проведення досліджень із визначення впливу систем і процесів зволоження на якість поліграфічної продукції, адже постійно удосконалюється склад сучасних концентратів зволожувальних розчинів та конструкції апаратів зволоження для офсетного друку. За останні роки увагу дослідників привертають розробки засобів управління, регулювання, встановлення оптимальних режимів зволожувальних систем в друкарських машинах, що свідчить про інтенсивне використання плоского офсетного друку зі зволоженням друкарських форм. У роботі представлено короткий аналіз та класифікація відомих методів нанесення зволожувального розчину, а також наведено результати експериментальних досліджень впливу технологічних параметрів друкування, а саме зміни типу зволожувального апарату та властивостей задруковуваного матеріалу на якість та точність відтворення кольорового зображення шляхом побудови графічних залежностей та визначення репродукційно-графічних показників офсетних відбитків.
Dissertations / Theses on the topic "Якість зображення"
1
Приймак, А. В., В. В. Карпінець, Ю. Є. Яремчук, and О. В. Салієва. "Аналіз впливу цифрових водяних знаків на якість векторних зображень та їх стійкість до атак." Thesis, Державна служба спеціального зв'язку та захисту інформації України, 2018. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/23960.
Full textAbstract:
В доповіді представлено результати аналізу впливу ЦВЗ на якість векторних зображень та стійкості запропонованого методу до найпоширеніших зловмисних атак, спрямованих на знищення чи підміну ЦВЗ, результати якого показали достатній рівень стійкості на рівні з відомими методами.
2
Сіренко, Денис Васильович, and Denys Sirenko. "Покращення якості зображень із застосуванням методу стохастичного резонансу." Master's thesis, Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, 2021. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37123.
Full textAbstract:
В кваліфікаційній роботі магістра розглянуто питання покращення якості зображень на основі стохастичного резонансу. Проаналізовано необхідність покращення якості ослаблених зображень для підвищення рівня їхнього візуального сприйняття людиною. Проаналізовано відомі методи покращення зображень, зокрема контрастування, фільтрацію, колірні перетворення. Встановлено, що методи працюють у випадках, коли початкова якість зображень є високою. Проаналізовано суть та можливості застосування стохастичного резонансу до покращення візуальної якості зображень. Встановлено, що застосування методу стохастичного резонансу забезпечує підсилення (або збільшення інформації) під дією оптимального рівня шуму.In the qualification work of the master the issue of improving the quality of images using the method of stochastic resonance is considered. The need to improve the quality of attenuated images to increase the level of their visual perception by humans is analyzed. Known methods of image enhancement, including contrast, filtering, color transformations, are analyzed. It is established that the methods work in cases where the initial image quality is high. The essence and possibilities of applying stochastic resonance to improve the visual quality of images are analyzed. It is established that the application of the stochastic resonance method provides amplification (or increase of information) under the action of the optimal noise level.
ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1. Задача підвищення візуальної якості зображень 9 1.2. Методи підвищення якості зображень 10 1.3. Висновки до розділу 1 24 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 25 2.1 Методи покращення якості зображень в середовищі Matlab 25 2.2. Принцип стохастичного резонансу 48 2.3. Висновки до розділу 2 51 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 53 3.1 Метод стохастичного резонансу 53 3.2. Моделювання стохастичного резонансу 53 3.3. Покращення якості зображень запропонованим методом 60 3.4. Висновки до розділу 3 63 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 65 4.1 Охорона праці 65 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 67 4.3 Висновки до розділу 3 69 ВИСНОВКИ 70 ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 72 ДОДАТКИ
3
Луценко, Д. І., and Вячеслав Олександрович Колбасін. "Розробка програмного забезпечення для стиснення зображень з використанням апаратного прискорення." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/48441.
Full text
4
Касьянов, Ю. І., and А. В. Гавриш. "Дослідження автоматичної зміни режиму камер відеоспостереження з функцією «день-ніч»." Thesis, 2013. http://eir.nuos.edu.ua/xmlui/handle/123456789/1225.
Full textAbstract:
Касьянов, Ю. І. Дослідження автоматичної зміни режиму камер відеоспостереження з функцією «день-ніч» / Ю. І. Касьянов, А. В. Гавриш // Матеріали ІІI Всеукр. наук.-практ. конф. з міжнар. участю "Сучасні проблеми інформаційної безпеки на транспорті". – Миколаїв : НУК, 2013.Метою даної роботи було одержати експериментальні залежності автоматичної зміни режиму з кольорового на чорно-білий і навпаки для відеокамер підводних апаратів від освітленості об’єкта, долі об’єкта в кадрі та різних рівнів оптичного контрасту фону по відношенню до білого та визначити шляхи покращення стабільності утримання кольорового режиму при роботі в нестаціонарних умовах зйомки, виходячи з характеру цих залежностей.