Оптимізація кольорової палітри зображень з використанням методів глибокого навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШубенкова, Ірина Анатоліївна
dc.contributor.authorПогуляка, Богдан Олександрович
dc.date.accessioned2024-11-06T14:14:30Z
dc.date.available2024-11-06T14:14:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 144 сторінки, 40 рисунків, 8 таблиць, 32 посилання, 1 додаток. Об'єкт дослідження – цифрові зображення. Предмет дослідження – оптимізація кольорової палітри цифрових зображень з використанням методів глибокого навчання. У сучасному світі цифрові зображення відіграють важливу роль у багатьох сферах, включаючи соціальні мережі, електронну комерцію, мультимедіа та наукові дослідження. З постійним зростанням кількості та розміру зображень, ефективне представлення та стиснення візуальної інформації стає все більш важливим завданням. Однією з ключових задач є розробка алгоритмів та програмного забезпечення, здатних створювати оптимальну кольорову палітру для зображень, яка зберігає важливі візуальні деталі та мінімізує артефакти квантизації. Важливість цієї технології особливо зростає в умовах обмежених ресурсів зберігання та передачі даних, де ефективне стиснення зображень може значно покращити продуктивність систем та якість користувацького досвіду. Існуючі алгоритми квантизації кольорів мають ряд обмежень. Вони часто призводять до втрати важливих колірних деталей, особливо в зображеннях з плавними градієнтами та великою кількістю унікальних кольорів. Крім того, ці алгоритми не завжди адаптуються до специфіки конкретних зображень і можуть створювати помітні візуальні артефакти при значному зменшенні кількості кольорів у палітрі. Мета цієї роботи полягає в розробці та дослідженні ефективних методів оптимізації кольорової палітри зображень з використанням алгоритмів глибокого навчання для покращення якості квантизації кольорів та мінімізації візуальних артефактів.
dc.description.abstractotherThesis: 144 pages, 40 figures, 8 tables, 32 references, 1 appendix. The object of the study is digital images. The subject of research is optimization of the color palette of digital images using deep learning methods. In today's world, digital images play an important role in many fields, including social media, e-commerce, multimedia, and scientific research. With the continuous increase in the number and size of images, the efficient representation and compression of visual information has become an increasingly important task. One of the key challenges is the development of algorithms and software capable of creating an optimal color palette for images that preserves important visual details and minimizes quantization artifacts. The importance of this technology is especially growing in conditions of limited storage and data transmission resources, where efficient image compression can significantly improve system performance and the quality of user experience. Existing color quantization algorithms have a number of limitations. They often result in the loss of important color details, especially in images with smooth gradients and many unique colors. In addition, these algorithms do not always adapt to the specifics of images and can create noticeable visual artifacts when the number of colors in the palette is significantly reduced. The purpose of this work is to develop and investigate effective methods for optimizing the color palette of images using deep learning algorithms to improve the quality of color quantization and minimize visual artifacts.
dc.format.extent150 с.
dc.identifier.citationПогуляка, Б. О. Оптимізація кольорової палітри зображень з використанням методів глибокого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Погуляка Богдан Олександрович. – Київ, 2024. – 150 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70397
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectквантизація кольорів
dc.subjectдитеринг
dc.subjectneuron networks
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectimage processing
dc.subjectcolor quantization
dc.subjectdithering
dc.titleОптимізація кольорової палітри зображень з використанням методів глибокого навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Poguliaka_bakalavr.pdf
Розмір:
4.12 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

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи