Особливості алгоритмічних та програмних засобів опрацювання нечітких зображень

Abstract

Досліджено особливості алгоритмічних та програмних засобів опрацювання нечітких зображень. Розглянуто три фільтри: CIGaussianBlur, CIUnsharpMask та CIBlendWithAlpha Mask, які дають змогу покращити якість зображень, зменшити шуми та відтворити деталі. Початкове завдання – опрацювання нечіткості зображень. Для цього використовують фільтр CIGaussianBlur, який застосовує гауссівське розмиття до зображення. Це розмиття зменшує високочастотні шуми і надає плавність контурам об’єктів. Фільтр CIUnsharpMask застосовують для відновлення деталей зображення. Цей фільтр віднімає розмиту версію від оригінального зображення, що дає змогу виділити важливі деталі й підвищити чіткість зображення. Крайній фільтр, CIBlendWithAlphaMask, використовується для змішування двох зображень з використанням альфа-маски. Цей фільтр дає змогу контролювати прозорість та налаштовувати спосіб змішування зображень. В результаті можна досягти реалістичнішого та естетичнішого зображення. Розглянуто принципи роботи кожного з фільтрів, наведено приклади їх використання та описано отримані результати. Дослідження виявили, що застосування цих фільтрів дає змогу покращити якість нечітких зображень, знизити шуми і підвищити різкість деталей. Результати досліджень можуть бути корисними для використання з метою обробки зображень, для комп’ютерного зору та графічного дизайну. Використання описаних фільтрів може допомогти поліпшити візуальні характеристики зображень та забезпечити точнішу інтерпретацію нечітких зображень.This article examines the features of algorithmic and software tools for processing fuzzy images. The work uses three filters: CIGaussianBlur, CIUnsharpMask and CIBlendWithAlphaMask. The described filters allow you to improve image quality, reduce noise and reproduce details.The initial task is to process the blurring of images. For this, the CIGaussianBlur filter is used, which applies a Gaussian blur to the image. This blur reduces high-frequency noise and adds smoothness to the contours of objects.The second filter, CIUnsharpMask, is used to restore image details. This filter subtracts the blurred version from the original image, which allows you to highlight important details and increase the clarity of the image. The last filter, CIBlendWithAlphaMask, is used to blend two images using an alpha mask. This filter allows you to control the transparency and adjust how the images are blended. As a result, a more realistic and aesthetic image can be achieved. The article considers the principles of operation of each of the filters, gives examples of their use and describes the results obtained. Research shows that using these filters can improve the quality of blurry images, reduce noise, and sharpen details. The results of this work can be useful for use in the field of image processing, computer vision and graphic design. Using the described filters can help improve the visual characteristics of images and provide a more accurate interpretation of fuzzy data.