Улучшение качества изображения на языке Python

В современном мире визуальная информация играет ключевую роль, и качество изображений напрямую влияет на восприятие информации. Это относится к различным областям, от медицинской диагностики до развлекательных приложений. Это особенно актуально для цифровых изображений, используемых в науке, технике и средствах массовой информации. Эффективным инструментом для улучшения качества изображений является язык программирования Python, который, благодаря своей универсальности и мощной экосистеме библиотек, таких как OpenCV, PIL и другие, позволяет выполнять широкий спектр задач по обработке изображений и их улучшению.

1.1 Основные задачи исследования

На сегодняшний день существует несколько основных проблем, с которыми сталкиваются исследователи при улучшении качества изображений:

Часто на снимках присутствуют различного рода шумы и артефакты, которые ухудшают их качество и препятствуют правильной интерпретации.

Многие изображения, особенно сохраненные или сделанные на старом оборудовании, имеют низкое разрешение, что ограничивает их использование.

При ограниченных вычислительных ресурсах для улучшения качества изображения требуется значительный объем вычислительных ресурсов, что может быть проблематичным при работе с большими объемами данных или в режиме реального времени.

Автоматизация и универсальность методов, необходимость разработки методов, позволяющих эффективно работать с различными типами изображений, не требующих индивидуальной настройки для каждого конкретного случая.

1.2 Цель работы

Целью данной работы является разработка и внедрение методов улучшения качества с использованием языка программирования Python. Основное внимание будет уделено снижению уровня шума и артефактов, увеличению разрешения и автоматизации процесса улучшения изображения. Это улучшит визуальное восприятие изображений, сделав их более подходящими для анализа и использования в различных областях, таких как медицина, астрономия, мультимедиа и других.

ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................... 4

1.1 Актуальность ....................................................................................... 4

1.2 Основные задачи исследования .......................................................... 4

1.3 Цель работы ........................................................................................ 5

1.4 Рабочие задачи .................................................................................... 5

1.5 Предмет и предмет исследования ....................................................... 6

1.6 Структура работы ............................................................................... 6

2. Анализ предметной области .................................................................... 7

2.1 Аналитический обзор .......................................................................... 7

2.2 Исторический обзор............................................................................ 8

2.3 Современные методы улучшения качества изображений ................. 9

2.4 Классические методы обработки...................................... изображений 9

2.4.1 Фильтрация изображений ........................................................... 10

2.4.2 Преобразование изображений ................................................... 10

2.4.3 Морфологическая обработка изображений .............................. 10

2.4.4 Выравнивание гистограммы ....................................................... 11

2.4.5 Интерполяция изображений ....................................................... 11

2.4.6 Методы Канта и градиента ......................................................... 12

2.4.7 Метод Ланцоша............................................................................ 12

2.4.8 Метод ближайшего соседа .......................................................... 12

2.4.9 Методы с использованием опорного изображения .................... 13

2.6 Направления будущих исследований .............................................. 15

3. Концепция приложения по улучшению изображений ......................... 16

3.1 Вводная часть .................................................................................... 16

3.2 Назначение и задачи нашего приложения ....................................... 16

3.3 Архитектура приложения ................................................................. 17

3.4 Выбор технологий............................................................................. 17

3.5 Основные характеристики приложения ........................................... 19

3.6 Алгоритмы обработки изображений ............................................... 20

3.7 Пользовательский интерфейс ........................................................... 20

3.8 Примеры Использования ................................................................. 21

4. Техническая реализация и тестирование .............................................. 23

4.1 Программирование и интеграция .................................................... 31

4.2 Тестирование функциональности ..................................................... 35

Заключение .................................................................................................. 41

Список использованной литературы ......................................................... 43

Приложение 1 .............................................................................................. 46

Приложение 2 .............................................................................................. 47

Приложение 3 .............................................................................................. 48

Приложение 4 .............................................................................................. 49

Приложение 5 .............................................................................................. 50

1. Магазинникова, А. Л. Основы цифровой обработки сигналов / А. Л. Магазинникова. — 5-е изд., стер. — Санкт-Петербург: Лань, 2024. — 129 с. Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/359951 (дата обращения: 20.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

2. Холопов, И. С. Основы цифровой обработки изображений: учебное пособие / Е. С. Штрунова. — Рязань: РГРТУ, 2023. — 74 с. — Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/380495 (дата обращения: 19.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

3. Бусурин, В. И. Предварительный анализ цифровых изображений: учебное пособие / В. И. Бусурин, С. Ю. Желтов, П. С. Кудрявцев. — Москва: МАИ, 2023. — 75 с. — Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/383111 (дата обращения: 24.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

4. Новиков, А. И. Дискретное преобразование Фурье: учебное пособие / А. И. Новиков. — Рязань: РГРТУ, 2022. — 89 с. — Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. — URL:

https://e.lanbook.com/book/310592 (дата обращения: 22.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

5. Игнатьев В.Ю., Матвеев И.А., Оценка качества изображений на основе пространственного спектрального синтеза // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2017. № 1. C. 124-141.

6. Богущ, Р. П. Цифровая обработка сигналов: учеб.-метод. комплекс для студентов спец. 1-40 02 01 «Вычислительные машины, системы и сети» / Р. П. Богуш. - Новополоцк: ПГУ, 2009. - 315 c.

7. Бондур В.Г. Моделирование двумерных случайных полей яркости // Исследование Земли из космоса. 2000. № 5. С. 20-38.

8. Матвеев И.А., Мурынин А.Б. Идентификация объектов по стереоизображениям. // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. Т. 37. № 3. С. 140-150.

9. Чесноков М.Н., Биккенин Р.Р., Теория электрической связи. М.: Издательский центр “Академия”, 2010. 329 с.

10. Ушакова Н. Н., Винтаев В.Н. - Коррекция резкости космического

изображения по модели рельефа ареала: учебное пособие, 2021. — 235 - 242 с. — Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/342290 (дата обращения: 21.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

11. В. А. Ковалевский, В. В. Волхонский - Методы повышения качества изображения в системе видеонаблюдения, 2020 - 811 - 816 с. Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/323784 (дата обращения: 17.05.2024). — Режим доступа: для авториз. Пользователей.