Спосіб та програмне забезпечення для сегментації по кольорах зображень, згенерованих штучним інтелектом за запитом користувача

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШкурат, Оксана Сергіївна
dc.contributor.authorМельник, Іван Олександрович
dc.date.accessioned2025-10-13T12:30:22Z
dc.date.available2025-10-13T12:30:22Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ сучасному світі обробка зображень та генерація візуального контенту на основі штучного інтелекту набули значного поширення в різних галузях, від творчих проєктів до промислових рішень. Сучасні методи обробки зображень дозволяють використовувати ці технології для створення деталізованих зображень та точного поділу на колірні області. Однак наявні сервіси сегментації часто обмежені у функціональності, що створює попит на нові рішення з більшою гнучкістю налаштувань та інтеграцією алгоритмів ШІ. У даній роботі запропоновано покращений спосіб сегментації зображень по кольорах, згенерованих за допомогою штучного інтелекту на основі текстового запиту користувача. Для реалізації цього рішення було розроблено програмне забезпечення, яке поєднує можливості моделі DALL-E 3 для генерації зображень та алгоритмів обробки зображень, зокрема сегментації по кольорах і визначення контурів. Результатом роботи є вебзастосунок, що реалізує запропоновані алгоритми та надає користувачеві можливість отримати сегментовані зображення із палітрою кольорів. Розробка виконана з використанням мов програмування JavaScript та технологій OpenAI API. Окрім інтеграції моделі генерації зображень, запропоноване рішення дозволяє підвищити точність сегментації за оцінкою MSE в середньому на 2,71 %.
dc.description.abstractotherIn the modern world, image processing and visual content generation based on artificial intelligence have become widely used across various fields, from creative projects to industrial solutions. Modern image processing methods enable the creation of detailed images and precise segmentation into color regions. However, existing segmentation services are often limited in functionality, creating a demand for new solutions with greater flexibility in customization and integration of AI algorithms. This work proposes an improved method for color segmentation of images generated by artificial intelligence based on a user’s text query. To implement this solution, software was developed that combines the capabilities of the DALL-E 3 model for image generation and image processing algorithms, specifically color segmentation and contour detection. The result of the work is a web application that implements the proposed algorithms and provides users with the ability to obtain segmented images along with a color palette. The development was carried out using JavaScript programming language and OpenAI API technologies. In addition to integrating the image generation model, the proposed solution improves segmentation accuracy, with an average increase of 2.71% as measured by the MSE metric.
dc.format.extent101 с.
dc.identifier.citationМельник, І. О. Спосіб та програмне забезпечення для сегментації по кольорах зображень, згенерованих штучним інтелектом за запитом користувача : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Мельник Іван Олександрович. – Київ, 2024. – 101 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76792
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectсегментація
dc.subject.udcУДК 004.421
dc.titleСпосіб та програмне забезпечення для сегментації по кольорах зображень, згенерованих штучним інтелектом за запитом користувача
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Melnyk_magistr.pdf
Розмір:
17.41 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи