Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток
Cluster-based digital filters occupy a key place in computer image processing programs for adjusting the shift in sharpness, the visible border, and so on. Using the method of learning the power of such filters, you know, the beginners and the students have developed a computer program tha...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Vinnytsia National Technical University
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/783 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Репозитарії
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-783 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-06-19T11:44:36Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
обробка зображень згортка ядро згортки просторова фільтрація комп'ютерний зір цифрова обробка сигналів пікове співвідношення сигналів до шуму PSNR середньоквадратична помилка MSE метрики оцінки якості зображень фільтр розмиття фільтр загострення фільтр тиснення виявлення контурів гаусівський шум імпульсний шум шум «сіль-перець» Java AWT Swing |
| spellingShingle |
обробка зображень згортка ядро згортки просторова фільтрація комп'ютерний зір цифрова обробка сигналів пікове співвідношення сигналів до шуму PSNR середньоквадратична помилка MSE метрики оцінки якості зображень фільтр розмиття фільтр загострення фільтр тиснення виявлення контурів гаусівський шум імпульсний шум шум «сіль-перець» Java AWT Swing Царенко, М.О. Партека, А.Р. Лавров, М.В. Білинський, Й.Й. Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| topic_facet |
image processing convolution convolution kernel spatial filtering computer vision digital signal processing peak signal-to-noise ratio PSNR mean square error MSE image quality metrics blur filter sharpening filter relief filter contour detection Gaussian noise impulse noise salt noise Java Swing AWT обробка зображень згортка ядро згортки просторова фільтрація комп'ютерний зір цифрова обробка сигналів пікове співвідношення сигналів до шуму PSNR середньоквадратична помилка MSE метрики оцінки якості зображень фільтр розмиття фільтр загострення фільтр тиснення виявлення контурів гаусівський шум імпульсний шум шум «сіль-перець» Java AWT Swing |
| format |
Article |
| author |
Царенко, М.О. Партека, А.Р. Лавров, М.В. Білинський, Й.Й. |
| author_facet |
Царенко, М.О. Партека, А.Р. Лавров, М.В. Білинський, Й.Й. |
| author_sort |
Царенко, М.О. |
| title |
Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| title_short |
Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| title_full |
Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| title_fullStr |
Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| title_full_unstemmed |
Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| title_sort |
розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток |
| title_alt |
Development and application of a computer program for assessing the quality of image processing based on the study of convections |
| description |
Cluster-based digital filters occupy a key place in computer image processing programs for adjusting the shift in sharpness, the visible border, and so on. Using the method of learning the power of such filters, you know, the beginners and the students have developed a computer program that makes it possible to scientifically, vikorista kernels of different sizes to isolate the differences in the Gortkov filters (sharpness shift, pitch, edge detection, embossing) to process the image, as well as evaluate the brightness of their work using additional criteria of peak signal to noise ratio (PSNR) compared to the original and edited images.
The program is implemented in object-oriented Java programming with the AWT and Swing libraries, which are designed for processing filters of any size in JPG, JPEG, PNG, BMP or GIF formats. The principles of operation of the convolution kernel, methods of processing noise, implementation of programs and instructions for setting the valves are described. Added functionality for entering a custom convolution kernel, processing images using Gaussian noise (σ = 25.0) and “salt-pepper” type noise (5% neutrality), with the further possibility of updating the image by resetting the noise. The program allows you to use convolution kernels with any weight coefficients. The program uses the PSNR criterion to evaluate the luminosity of image processing.Given the widespread use of convolutional filters in computer vision and digital signal processing, it is an important task to demonstrate and quantify their effectiveness.
To solve this problem, we developed a computer program that compares different convolutional filters (sharpening, blurring, edge detection, embossing, and an eigenfilter) for image processing. The quality of processing is evaluated using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) between the original and processed image. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/783 |
| work_keys_str_mv |
AT carenkomo developmentandapplicationofacomputerprogramforassessingthequalityofimageprocessingbasedonthestudyofconvections AT partekaar developmentandapplicationofacomputerprogramforassessingthequalityofimageprocessingbasedonthestudyofconvections AT lavrovmv developmentandapplicationofacomputerprogramforassessingthequalityofimageprocessingbasedonthestudyofconvections AT bílinsʹkijjj developmentandapplicationofacomputerprogramforassessingthequalityofimageprocessingbasedonthestudyofconvections AT carenkomo rozrobkatazastosuvannâkompûternoíprogramidlâocínkiâkostíobrobkizobraženʹnaosnovídoslídžennâzgortok AT partekaar rozrobkatazastosuvannâkompûternoíprogramidlâocínkiâkostíobrobkizobraženʹnaosnovídoslídžennâzgortok AT lavrovmv rozrobkatazastosuvannâkompûternoíprogramidlâocínkiâkostíobrobkizobraženʹnaosnovídoslídžennâzgortok AT bílinsʹkijjj rozrobkatazastosuvannâkompûternoíprogramidlâocínkiâkostíobrobkizobraženʹnaosnovídoslídžennâzgortok |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:42Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:42Z |
| _version_ |
1850410284876824576 |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7832025-06-19T11:44:36Z Development and application of a computer program for assessing the quality of image processing based on the study of convections Розробка та застосування комп’ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток Царенко, М.О. Партека, А.Р. Лавров, М.В. Білинський, Й.Й. image processing convolution convolution kernel spatial filtering computer vision digital signal processing peak signal-to-noise ratio PSNR mean square error MSE image quality metrics blur filter sharpening filter relief filter contour detection Gaussian noise impulse noise salt noise Java Swing AWT обробка зображень згортка ядро згортки просторова фільтрація комп'ютерний зір цифрова обробка сигналів пікове співвідношення сигналів до шуму PSNR середньоквадратична помилка MSE метрики оцінки якості зображень фільтр розмиття фільтр загострення, фільтр тиснення виявлення контурів гаусівський шум імпульсний шум шум «сіль-перець» Java AWT Swing Cluster-based digital filters occupy a key place in computer image processing programs for adjusting the shift in sharpness, the visible border, and so on. Using the method of learning the power of such filters, you know, the beginners and the students have developed a computer program that makes it possible to scientifically, vikorista kernels of different sizes to isolate the differences in the Gortkov filters (sharpness shift, pitch, edge detection, embossing) to process the image, as well as evaluate the brightness of their work using additional criteria of peak signal to noise ratio (PSNR) compared to the original and edited images. The program is implemented in object-oriented Java programming with the AWT and Swing libraries, which are designed for processing filters of any size in JPG, JPEG, PNG, BMP or GIF formats. The principles of operation of the convolution kernel, methods of processing noise, implementation of programs and instructions for setting the valves are described. Added functionality for entering a custom convolution kernel, processing images using Gaussian noise (σ = 25.0) and “salt-pepper” type noise (5% neutrality), with the further possibility of updating the image by resetting the noise. The program allows you to use convolution kernels with any weight coefficients. The program uses the PSNR criterion to evaluate the luminosity of image processing.Given the widespread use of convolutional filters in computer vision and digital signal processing, it is an important task to demonstrate and quantify their effectiveness. To solve this problem, we developed a computer program that compares different convolutional filters (sharpening, blurring, edge detection, embossing, and an eigenfilter) for image processing. The quality of processing is evaluated using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) between the original and processed image. Цифрові фільтри на основі згортки займать ключове місце в комп’ютерного програмах обробки зображень для розмиття підвищення різкості, виділення границь тощо. З метою вивчення властивостей таких фільтрів, набуття знань, умінь, навичок та досвіду роботи студентами розроблено комп'ютерну програму, яка дає змогу наочно, використовуючи ядра буд- яких розмірів отримати різні згорткові фільтри (підвищення різкості, розмиття, виявлення країв, тиснення) для обробки зображень, а також оцінити якість їх роботи за допомогою критеріїв пікового співвідношення сигналу до шуму (PSNR) між оригінальним і обробленим зображенням. Програма реалізована на об'єктно-орієнтованій мові програмування Java з використанням бібліотек AWT та Swing, які призначені для обробки фільтрів будь-якого розміру у форматах JPG, JPEG, PNG, BMP або GIF. Описано принципи роботи ядра згортки, методи обробки шумів, реалізація програм та інструкції з налаштування вентилів. Додано функціонал для введення користувацького ядра згортки, обробки зображень з використанням гаусівського шуму (σ = 25.0) та шуму типу «сіль-перець» (нейтральність 5%), з подальшою можливістю оновлення зображення шляхом скидання шуму. Програма дає змогу використовувати ядра згортки з будь-якими ваговими коефіцієнтами. Враховуючи широке застосування згорткових фільтрів у комп'ютерному зорі та цифровій обробці сигналів, важливою задачею є демонстрація та кількісна оцінка їхньої ефективності. Для вирішення цього завдання ми розробили комп'ютерну програму, яка порівнює різні згорткові фільтри (підвищення різкості, розмиття, виявлення країв, тиснення та власний фільтр) для обробки зображень. Якість обробки оцінюється за допомогою пікового співвідношення сигнал/шум (PSNR) між оригінальним та обробленим зображенням. Vinnytsia National Technical University 2025-06-18 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/783 10.31649/1681-7893-2025-49-1-64-71 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 49 No. 1 (2025); 64-71 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 64-71 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 64-71 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-49-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/783/715 |