Розробка та модифікація алгоритмів фільтрації для покращення якості зображень з використанням гібридних методів на Python

Abstract

Фільтрація зображень є важливим етапом цифрової обробки сигналів, що знаходить широке застосування у медичній діагностиці, супутниковому моніторингу, системах технічного зору та мультимедійних технологіях. У роботі розглядаються класичні методи фільтрації (фільтр Гаусса, білатеральний фільтр, керований фільтр, анізотропна дифузія) та запропоновано гібридний алгоритм, що поєднує анізотропну дифузію Перона-Маліка з білатеральним фільтром. Реалізовано програмне забезпечення з графічним інтерфейсом на Python для порівняльного аналізу ефективності методів фільтрації за метриками

Image filtering is an important stage of digital signal processing, which is widely used in medical diagnostics, satellite monitoring, computer vision systems and multimedia technologies. This paper discusses classical filtering methods (Gaussian filter, bilateral filter, guided filter, anisotropic diffusion) and proposes a hybrid algorithm that combines Perona-Malik anisotropic diffusion with a bilateral filter. Software with a graphical interface in Python for comparative analysis of the effectiveness of filtering methods based on PSNR, SSIM and MSE metrics has been developed.