Publication:
Порівняльне тестування алгоритмів підвищення роздільної здатності зображень

dc.contributor.authorКардаш, С. А.
dc.date.accessioned2024-03-09T18:14:02Z
dc.date.available2024-03-09T18:14:02Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою роботи є реалізація та дослідження алгоритмів підвищення чіткості зображень на основі методів деконволюції і порівняння їх з результатами нейромережевих підходів. В роботі розглянуто основні причини погіршення чіткості, функції розсіювання та частотні характеристики спотворюючих систем. Проведено теоретичний аналіз деконволюційних методів відновлення чіткості: Люсі Річардсона, фільтру Вінера та тихонівської регуляризації. Складені алгоритми програмної реалізації деконволюційних методів в середовищі MATLAB. Досліджено процес відновлення зображень, розмитих гаусовою та діагональною матрицями, а також за допомогою нейромережі. Оцінено якість відновлення за допомогою критеріїв MSE, MAE, SSIM та схожості гістограм. Отримані порівняльні таблиці, проведено їх аналіз, зроблено висновки.
dc.identifier.citationКардаш С. А. Порівняльне тестування алгоритмів підвищення роздільної здатності зображень : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 171 Електроніка / С. А. Кардаш ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 54 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/26016
dc.language.isouk
dc.subjectдеконволюція
dc.subjectзгортка
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectрозмиття
dc.subjectфункція розсіяння крапки
dc.subjectчіткість
dc.subjectядро згортки
dc.titleПорівняльне тестування алгоритмів підвищення роздільної здатності зображень
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023_M_MIRES_Kardash_SA.pdf
Size:
1.4 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
9.55 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: