Metode za poboljšanje kvalitete slika u boji

diplomski rad

• Naslov (engleski): Methods for quality enhancement of color images
• Autor: Lana Pivac
• Mentor: Sonja Grgić (mentor)
• Član povjerenstva: Sonja Grgić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Bosiljevac (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dario Bojanjac (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-19, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Kvaliteta slike se vrlo lako narušava lošom rasvjetom, vremenskim uvjetima ili opremom korištenom za stvaranje same slike. Takvi uvjeti dovode do nedostatka informacija u slikama. Kako bi se taj problem riješio, razvijene su razne metode poboljšanja kvalitete slike koje oporavljaju izgubljene informacije. Osnovna podjela takvih metoda je na temelju prostorne i frekvencijske domene. U ovome radu opisano je po nekoliko metoda za obje domene, a one uključuju rastezanje kontrasta, izjednačavanje histograma, izoštravanje i zaglađivanje slike te homomorfno filtriranje. Pored tih metoda, ukratko su opisane i metode temeljene na dubokom učenju. Zatim je detaljnije opisana Retinex teorija kao i primjeri metoda zasnovanih na njoj.
Rad se može podijeliti na teorijski i praktični dio. U teorijskom su dijelu opisane matematičke formule i algoritmi pomoću kojih se izvršavaju navedene metode. Zatim slijedi praktični dio u kojem je prikazan dio programskih rješenja, napisanih u programskom jeziku Python, te rezultati testiranja slika i njihova usporedba.

Sažetak (engleski)

Image quality is very easily affected by lightning, weather conditions or equipment that was used to capture the image. Those conditions lead to information loss in images. In order to solve this problem, various image quality enhancement methods that recover information loss have been created. The main division of those methods is based on spatial domain and frequency domain. This paper presents a few methods for both of those domains, and some of them include contrast stretching, histogram equalization, image sharpening, image smoothing and homomorphic filtering. In addition to these methods, methods based on deep learning are briefly described. Then there is a more detail description of Retinex theory and methods based on it.
This paper can be split into a theoretical and practical part. Theoretical part contains mathematical formulas and algorithms which are crucial for these methods to work. This is followed by practical part in which part of programming solutions written in Python programming language are shown, as well as the results of testing images and their comparison.

• Ključne riječi: obrada slike; poboljšanje slike; vizualna percepcija; prostorna domena; frekvencijska domena; Retinex teorija
• Ključne riječi (engleski): image processing; image enhancement; visual perception; spatial domain; frequency domain
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:994857
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:53:44