Введение 6
1 Анализ области применения алгоритмов восстановления
расфокусированных и смазанных изображений 8
1.1 Описание работы алгоритмов восстановления расфокусированных и
смазанных изображений 8
1.2 Формирование требований к разрабатываемому алгоритму
восстановления расфокусированных и смазанных изображений 18
2 Проектирование алгоритма решения задачи восстановления
расфокусированных и смазанных изображений 20
2.1 Составление структуры алгоритма для решения задачи
восстановления расфокусированных и смазанных изображений 20
2.2 Выбор инструментов разработки программного продукта на основе алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений ..
2.3 Реализация программного продукта на основе алгоритма
восстановления расфокусированных и смазанных изображений 32
2.4 Разработка программного продукта на основе составленного алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений ..
3 Тестирование алгоритма восстановления расфокусированных и
смазанных изображений 58
3.1 Анализ результатов разработки программного продукта на основе
созданного алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений 58
3.2 Сравнительный анализ результатов восстановления изображений
различными алгоритмами 60
3.3 Демонстрация работы программного обеспечения на основе алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений ..
Заключение 64
Список используемых источников 66
Приложение А Блок-схема составленного алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений 70
Приложение Б Режим доступа к программному обеспечению, разработанному на основе составленного алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений 71
Современные средства создания фотографий несовершенны: люди, пользующиеся различными фотоаппаратами, телефонами, вынуждены покупать различные приспособления для получения более качественных фотографий. К ним можно отнести, например, стабилизаторы.
Возможность осуществления восстановления расфокусированных и смазанных изображений без посредников реализуется с помощью нейронных сетей, а также алгоритмов компьютерного зрения.
Принцип применения алгоритмов для восстановления изображений был назван деконволюцией. Различные методы деконволюции (обратной свертки) позволяют решить вопрос восстановления расфокусированных и смазанных изображений без применения знаний в области обработки фотографий со стороны обычного пользователя.
Актуальность данной работы состоит в разработке нового алгоритма, позволяющего уменьшить затратность ресурсов и увеличить скорость восстановления изображений по сравнению с современными методами.
Новизна бакалаврской работы заключается в новом алгоритме восстановления расфокусированных и смазанных изображений.
Практическая ценность состоит в разработке нового алгоритма для восстановления расфокусированных и смазанных изображений.
Объект исследования - процесс функционирования алгоритмов восстановления расфокусированных и смазанных изображений.
Предмет исследования - алгоритм восстановления расфокусированных и смазанных изображений.
Цель исследования - разработка авторского алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений.
Для достижения цели поставлены следующие задачи:
- Проанализировать существующие алгоритмы восстановления расфокусированных и смазанных изображений;
- Выявить недостатки существующих алгоритмов;
- Сформировать требования к алгоритму восстановления;
- Разработать алгоритм восстановления расфокусированных и смазанных изображений;
- Протестировать алгоритм на реальных примерах.
Бакалаврская работа состоит из введения, трёх частей, заключения, списка литературы.
В первой части затрагиваются вопросы процесса работы алгоритмов восстановления расфокусированных и смазанных изображений, способы и сферы их применения. На основании полученных данных формулируется задача и требования к её непосредственному решению.
Во второй части рассматривается архитектура, выбранная для решения задачи, средства реализации и описываются причины, по которым они были выбраны.
В третьей части предоставляются результаты тестирования разработанного алгоритма на основе выявленных требований.
В заключении подводятся итоги исследования, формируются окончательные выводы и описываются результаты проделанной работы.
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке алгоритма восстановления расфокусированных и смазанных изображений, а также разработке программного продукта, использующего данный алгоритм. Цель работы определила ее основное направление - получение максимально возможной производительности одновременно выполняемых функций обработки изображений посредством разработки алгоритма восстановления их качества с использованием нейронной сети, а также разработки программного продукта, использующего данный алгоритм.
Для этого были разобраны существующие методы восстановления качества изображений. В ходе исследования были рассмотрены математические аппараты существующих алгоритмов, а также выявлены как сильные стороны этих алгоритмов, так и слабые.
В ходе анализа рассмотренных методов восстановления расфокусированных и смазанных изображений были сформированы задачи для разрабатываемого алгоритма и программного продукта на его основе, а также сформированы критерии.
В процессе разработки были реализованы:
- Алгоритм восстановления расфокусированных и смазанных изображений;
- Блок-схема для разработанного алгоритма;
- Программный продукт, использующий в качестве основы разработанный алгоритм.
Так же в качестве дополнительного компонента был разработан модуль, помогающий определить коэффициент смаза для входных изображений.
Данная разработка позволяет повысить качество исходных изображений при помощи применения к ним генеративно-состязательной сети.
В рамках выпускной квалификационной работы были выполнены все поставленные цели и задачи.
Разработанный алгоритм, а также программная реализация на основе этого алгоритма были протестированы на реальных примерах.
Были отражены результаты обработки изображений разработанным алгоритмом и программной оболочки к нему на различных итерациях.
Для тестирования программного продукта на основе разработанного алгоритма был взят набор смазанных изображений определенного размера. Все изображения были восстановлены через программные реализации существующих алгоритмов, а также через программную реализацию разработанного алгоритма. Разработанный программный продукт на основе составленного алгоритма показал лучшие результаты по сравнению с существующими инструментами, выиграв у них несколько секунд.
Полученные результаты разработки алгоритма и программного продукта на его основе можно считать успешными, поскольку при тестировании не было выявлено никаких ошибок, что могло бы привести процесс работы с приложением и алгоритмом к непригодности.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
