Keywords
Abstract
В своей работе я исследую современные алгоритмы фильтрации изображений и их практическое применение в таких важных областях, как медицинская диагностика, спутниковый мониторинг и мультимедийные технологии. Основное внимание в статье уделено сравнительному анализу классических методов обработки — гауссовской и медианной фильтрации, а также оператора Собеля для выделения границ. Особенно меня заинтересовали перспективы нейросетевых подходов, которые позволяют автоматизировать процесс Enhancement изображений.
В ходе экспериментов мне удалось наглядно продемонстрировать, как разные фильтры влияют на визуальное качество и детализацию изображений. Полученные результаты, которые я подробно описываю в статье, показывают существенные различия в эффективности рассмотренных методов при работе с различными типами визуальных данных.
References
1. Гонсалес, Р., Вудс, Р. "Цифровая обработка изображений". Издательство "Техносфера", 2018.
2. Brown, L. "Advanced Filtering Techniques for Image Processing." Journal of Visual Computing, 2021.
3. Zhang, Y. "Deep Learning Approaches for Image Enhancement." IEEE Transactions on Image Processing, 2022.
4. Smith, J. "AI-Powered Image Filtering." Journal of Machine Learning, 2023.
5. Liu, M. "Bilateral Filtering for Image Denoising." Springer, 2020.