Бакалаврські роботи (РТС)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43354
У зібранні розміщено бакалаврські проекти (роботи) на здобуття ступеня бакалавра.

Переглянути

Перегляд Бакалаврські роботи (РТС) за Ключові слова "additive noise"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Алгоритми придушення адитивної некорельованої завади на відеопослідовностях
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Журба, Артем Віталійович; Вишневий, Сергій Валерійович
    Дипломна робота включає пояснювальну записку обсягом 94 сторінки, 56 рисунків, 7 таблиць, 30 джерел у списку літератури та 2 додатки. Актуальність дослідження обумовлена стрімким зростанням обсягів відеоданих у системах цифрового відеоспостереження, автономних транспортних системах, телемедицині, робототехніці та інших галузях, де точність візуальної інформації має критичне значення. Наявність адитивної некорельованої завади у відеопослідовностях суттєво погіршує якість зображень і ускладнює подальший аналіз, розпізнавання та інтерпретацію даних. Тому завдання ефективного придушення таких завад залишається актуальним у практичних системах цифрової обробки відео. Метою роботи є аналіз і дослідження ефективності алгоритмів придушення адитивної некорельованої завади на відеопослідовностях шляхом математичного моделювання в середовищі MATLAB. Основні завдання дослідження: – обґрунтувати важливість підвищення якості відеопослідовностей для прикладних задач; – провести аналіз завад, що можуть спотворювати відеопослідовності – розглянути та реалізувати три методи фільтрації (кадрове усереднення, просторову зважену фільтрацію, фільтр Вінера); – провести тестування на синтетичних та реальних відеоданих; – оцінити якість фільтрації за метриками MSE, PSNR, SSIM та виконати візуальний аналіз. Об’єкт дослідження: відеопослідовності, спотворені адитивним некорельованим шумом. Предмет дослідження: алгоритми придушення адитивної завади у цифрових відеопослідовностях. Практичне значення роботи полягає у можливості використання реалізованих методів для попередньої обробки відео в реальних застосуваннях. Запропонована програмна реалізація дозволяє адаптувати фільтрацію до різних умов і може бути застосована в системах технічного зору, відеоспостереження, обробки медичних відео та інтелектуального аналізу зображень.