Автоматична оцінка якості зображення сітківки ока людини
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Ткач Владислав Сергійович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Ткач, В. С. (2023). Автоматична оцінка якості зображення сітківки ока людини [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5247
[ДСТУ] Ткач В. С. Автоматична оцінка якості зображення сітківки ока людини : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 56 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5247 (дата звернення: 25.07.2026).
Робота виконана в рамках створення автономного центру офтальмологічного обстеження. Крім точності оцінки якості зображення, важливим фактором є швидкість розрахунку ключових параметрів якості зображення, що дозволило б забезпечити роботу центру в режимі реального часу. Виходячи з останніх досліджень та наукових відкриттів, виникла необхідність додаткового вивчення часових характеристик алгоритмів.
Основною метою роботи є створення алгоритму оцінки якості зображення, що базується на найкращому поєднанні параметрів якості зображення в контексті співвідношення ефективності та часових характеристик. Це в кінцевому підсумку призвело до розробки інструменту для аналізу особливостей якості зображення сітківки ока і подальшого аналізу вибраних комбінацій алгоритмів IQA і каналів зображення.
Для вибору найкращих комбінацій алгоритмів і каналів зображення було обрано два методи: метод абсолютної продуктивності та метод відносної продуктивності. В результаті було виявлено їхні слабкі сторони та запропоновано можливе вирішення цих проблем за допомогою підходу максимального покриття.
Було зібрано та проаналізовано 130 можливих комбінацій алгоритмів виділення якісних ознак та каналів. Серед обраних алгоритмів також вдалося визначити алгоритми, залежні від рівня шуму зображення, а також вплив зменшення роздільної здатності на загальну продуктивність різних алгоритмів виділення якісних ознак. Пояснено вплив шуму на роботу операторів виявляння контурів Собела й Кенні.
Ключові слова: АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА СКРИНІНГУ СІТКІВКИ ОКА, АЛГОРИТМИ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ, ЗОРОВА СИСТЕМА ЛЮДИНИ, МЕТОДИ ВИБОРУ АЛГОРИТМУ, ОЦІНКА ЯКОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ, РІЗКІСТЬ ЗОБРАЖЕННЯ, ПЕРЦЕПТИВНА ЯКІСТЬ ЗОБРАЖЕННЯ.
Основною метою роботи є створення алгоритму оцінки якості зображення, що базується на найкращому поєднанні параметрів якості зображення в контексті співвідношення ефективності та часових характеристик. Це в кінцевому підсумку призвело до розробки інструменту для аналізу особливостей якості зображення сітківки ока і подальшого аналізу вибраних комбінацій алгоритмів IQA і каналів зображення.
Для вибору найкращих комбінацій алгоритмів і каналів зображення було обрано два методи: метод абсолютної продуктивності та метод відносної продуктивності. В результаті було виявлено їхні слабкі сторони та запропоновано можливе вирішення цих проблем за допомогою підходу максимального покриття.
Було зібрано та проаналізовано 130 можливих комбінацій алгоритмів виділення якісних ознак та каналів. Серед обраних алгоритмів також вдалося визначити алгоритми, залежні від рівня шуму зображення, а також вплив зменшення роздільної здатності на загальну продуктивність різних алгоритмів виділення якісних ознак. Пояснено вплив шуму на роботу операторів виявляння контурів Собела й Кенні.
Ключові слова: АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА СКРИНІНГУ СІТКІВКИ ОКА, АЛГОРИТМИ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ, ЗОРОВА СИСТЕМА ЛЮДИНИ, МЕТОДИ ВИБОРУ АЛГОРИТМУ, ОЦІНКА ЯКОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ, РІЗКІСТЬ ЗОБРАЖЕННЯ, ПЕРЦЕПТИВНА ЯКІСТЬ ЗОБРАЖЕННЯ.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.22 MB
Контрольна сума :
(MD5):17b6c744d4bdde18a9f606930803c1be
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International