Реалізація комплексної системи обробки зашумлених зображень з використанням адаптивних фільтрів на Python

Abstract

У тезах доповіді розглянуто підходи до реалізації комплексної системи обробки зашумлених зображень з використанням адаптивних фільтрів. Проаналізовано основні типи шумів, що виникають у цифрових зображеннях, та методи їх усунення. Запропоновано ефективні алгоритми фільтрації, засновані на адаптивних методах, що дозволяють динамічно підлаштовувати параметри обробки під характеристики зображення. Реалізація розробленої системи виконана мовою програмування Python з використанням бібліотеки OpenCV. Наведено результати експериментального дослідження, що демонструють покращення якості зображень після обробки.

In given article the approaches to the implementation of an integrated system for processing noisy images using adaptive filters are considered. The main types of noise arising in digital images and methods of their elimination are analysed. Effective filtering algorithms based on adaptive methods are proposed, which allow to dynamically adjust processing parameters to image characteristics. The developed system is implemented in the Python programming language using the OpenCV library. The results of an experimental study demonstrating the improvement of image quality after processing are presented.