АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ АРХИВНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА
Ключевые слова:
цифровое изображение, восстановление, алгоритм, обнаружение дефектов, автоматизация, визуальное качество, шумоподавление, восстановлениеАннотация
В статье предложен алгоритм автоматического и интерактивного восстановления дефектов архивных изображений. Предложенный метод позволяет улучшить качество изображения, уменьшить шум и искажения, а также ускорить процесс восстановления. Алгоритм сохраняет границы объектов изображения, не снижая контраст, и минимизирует участие человека. Результаты исследования обеспечивают эффективное восстановление цифровых архивных материалов.
Библиографические ссылки
Абламейко Б.В., Лагуновский Д.М. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. — Мн.: Амалфея, 2004. — 304 с.
Сизякин Р.А., Воронин В.В., Марчук В.И., Ибадов С.Р., Ибадов Р.Р., Свирин И.С. Обнаружение и реконструкция дефектов на фотографиях на основе локальных бинарных шаблонов. Научно-технический вестник. 2014. № 6. -c. 333-336.
Садыков Б.Б., Варламов А.Д. Улучшение качества фотоизображений, повреждённых шумами // Надёжность и качество. Труды международного симпозиума / Под ред. Н.К. Юркова. — Пенза: Изд-во ПТУ, 2005. — С. 338–340.
Садыков Б.Б., Варламов А.Д. Алгоритм поиска и устранения линейных дефектов изображений фотодокументов // Методы и системы обработки информации: Сб. научн. ст. в 2-х частях. Ч. 1. — М.: Горячая линия – Телеком, 2004. — С. 35–41.
Воронин В.В. Автоматизированное детектирование дефектов при реконструкции архивных фотодокументов // Информатика, телекоммуникации и управление. 2012. №6 (162). — С. 50–53.
Ибадов Р.Р., Ибадов С.Р., Воронин В.В., Федосов В.П., Катков Д.Н. Исследование методов реконструкции изображений // В сборнике: Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении (КомТех-2017). Материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием КомТех-2017. 2017. — С. 43–49.
Philip R. Thrift, Stanley M. Dunn. Approximating Point-Set Images by Line Segments Using a Variation of the Hough Transform // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. — 1983. — Vol. 21. — Pp. 383–394.
Wan Z, Zhang B, Chen D, Zhang P, Chen D, Wen F, Liao J. Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation. Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. IEEE, 2022.
Fanfani M, Colombo C, Bellavia F. Restoration and Enhancement of Historical Stereo Photos. Journal of Imaging. 2021; 7(7):103. https://doi.org/10.3390/jimaging7070103
Ctein Digital Restoration from Start to Finish: How to Repair Old and Damaged Photographs. 3rd Edition. Taylor & Francis, 2017. - 422 p.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Saodat Ismailova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
