Розробка та застосування комп`ютерної програми для оцінки якості обробки зображень на основі дослідження згорток

Abstract

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.