Алгоритм та програма контурного аналізу зображень для систем автоматизованого моніторингу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМалежик, Петро Михайлович
dc.contributor.authorБулавчук, Данило Юрійович
dc.date.accessioned2026-07-02T08:00:04Z
dc.date.available2026-07-02T08:00:04Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractПояснювальна записка до дипломного проєкту містить: 63 с., 17 рис., 1 табл., 3 додаток, 22 джерела. Предмет дослідження: методи та алгоритми автоматизованого виділення контурів на цифрових зображеннях. Мета роботи: підвищення якості та автономності контурного аналізу шляхом розробки програмної системи, здатної адаптуватися до метричних характеристик вхідних даних для систем автоматизованого моніторингу. У кваліфікаційній роботі розв’язано актуальну задачу автоматизації комп’ютерного зору – усунення необхідності ручного підбору алгоритмів та їх параметрів. Запропоновано та реалізовано інтегральний підхід, за якого система попередньо виконує метричний аналіз зображення, тобто оцінює рівень високочастотного шуму за допомогою медіанного фільтра та загальний контраст через дисперсію інтенсивностей. На основі цих показників відбувається автоматичний вибір найефективнішого оператора. Математичний апарат програми включає три модифіковані гілки опрацювання. Для даних під шумом розроблено адаптивний детектор Кенні, у якому реалізовано динамічне обчислення порогів гістерезису на основі медіани інтенсивності пікселів. Для чистих зображень реалізовано оператори Лапласа та Собеля з інтегрованою мінімаксною нормалізацією гістограми, що значно підвищує візуальну чіткість виявлених контурів. Практичним результатом проєкту є десктопний програмний додаток, розроблений мовою Python з використанням графічної бібліотеки customtkinter. Програма забезпечує паралельну візуалізацію оригінального та обробленого зображень, виведення розрахованих метрик та результатів часу виконання у секундах. Особливу увагу приділено оптимізації апаратних ресурсів: реалізовано автоматичне збереження результатів у цільову директорію та розроблено ефективний механізм очищення оперативної пам’яті під час зміни зображень.
dc.description.abstractotherThe explanatory note to the diploma project consists of: 63 p., 17 fig., 1 tables, 3 add., 22 sources. Subject of research: methods and algorithms for automated edge detection in digital images. Purpose of the work: to improve the quality and autonomy of contour analysis by developing a software system capable of independently adapting to the metric characteristics of input data for automated monitoring systems. The qualification work solves a relevant problem in the automation of computer vision – eliminating the need for manual selection of algorithms and their parameters. An integral approach is proposed and implemented, in which the system preliminarily performs metric image analysis, i.e., evaluates the level of high-frequency noise using a median filter and the overall contrast through intensity variance. Based on these indicators, data are automatically routed to the most effective operator. The mathematical framework of the program includes three modified processing branches. For noisy data, an adaptive Canny detector has been developed, which implements the dynamic calculation of hysteresis thresholds based on the median of pixel intensity. For clean images, Laplace and Sobel operators have been implemented with integrated minimax histogram normalization, significantly enhancing the visual clarity of the detected contours. The practical result of the project is a desktop software application developed in Python using the customtkinter graphical library. The program provides parallel visualization of the original and processed images, displaying the calculated metrics and execution time in seconds. Special attention is paid to the optimization of hardware resources: automatic saving of results to a target directory is implemented, along with an effective mechanism for clearing Random Access Memory (Garbage Collection) when switching images.
dc.format.extent95 с.
dc.identifier.citationБулавчук, Д. Ю. Алгоритм та програма контурного аналізу зображень для систем автоматизованого моніторингу : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Булавчук Данило Юрійович. – Київ, 2026. – 95 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82066
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвиділення контурів на цифрових зображеннях
dc.subjectметричний аналіз зображення
dc.subjectмедіанний фільтр
dc.subjectконтурний аналіз
dc.subjectадаптивний алгоритм
dc.subjectметричний аналіз
dc.subjectдетектор Канні
dc.subjectоператор Лапласа
dc.subjectфільтр Собеля
dc.subjectPython
dc.subjectкомп'ютерний зір
dc.subjectcontour analysis
dc.subjectadaptive algorithm
dc.subjectmetric analysis
dc.subjectcanny detector
dc.subjectlaplace operator
dc.subjectsobel filter
dc.subjectpython
dc.subjectcomputer vision
dc.titleАлгоритм та програма контурного аналізу зображень для систем автоматизованого моніторингу
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bulavchuk_bakalavr.pdf
Розмір:
3.31 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 (СПСКС)
Бакалаврські роботи