ПЛЕСКАЧ, ВалентинаВалентинаПЛЕСКАЧ0000-0003-1151-9337КРИВОЛАПОВ, ЯрославЯрославКРИВОЛАПОВКРИВОЛАПОВ, ГлібГлібКРИВОЛАПОВ2026-05-052026-05-052025-10-01ПЛЕСКАЧ, В., КРИВОЛАПОВ, Я., КРИВОЛАПОВ, Г. (2025). METHODS AND MEANS OF CREATING SOFTWARE FOR DIGITAL IMAGE PROCESSING. Прикладні інформаційні системи та технології в цифровому суспільстві, 1(2). https://doi.org/10.17721/3041-2323.2025.183-20210.17721/3041-2323.2025.183-202https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/19371The article discusses methods and means of creating software for digital image processing that effectively improve the quality of visual data and prepare it for further analysis. The results of the development of the ‘Digital Image Processing’ application package are presented, which implements a set of algorithms for preliminary and frequency processing, including methods for improving contrast, amplitude and frequency filtering, noise removal and contour selection. Considerable attention is paid to the use of simulation modelling, which allows the generation of deterministic and stochastic images of various structures for testing algorithms. The proposed approach combines spatio-temporal and spectral methods, which helps to improve the accuracy and reliability of digital processing results. The developments can be used in medical diagnostics, industrial control, scientific research, and machine vision systems.У статті розглянуто методи та засоби створення програмного забезпечення для цифрового оброблення зображень, які забезпечують ефективне підвищення якості візуальних даних і їх підготовку до подальшого аналізу. Представлено результати розроблення пакета прикладних програм «Цифрова обробка зображень», що реалізує комплекс алгоритмів попереднього та частотного опрацювання, включно з методами підвищення контрастності, амплітудної й частотної фільтрації, усунення шумів та виділення контурів. Значну увагу приділено застосуванню імітаційного моделювання, яке дозволяє генерувати детерміновані й стохастичні зображення різних структур для тестування алгоритмів. Запропонований підхід забезпечує поєднання просторово-часових і спектральних методів, що сприяє підвищенню точності та достовірності результатів цифрової обробки. Отримані розробки можуть бути використані в медичній діагностиці, промисловому контролі, наукових дослідженнях і системах технічного зору.ukdigital image processingquality enhancement algorithmssimulation modellingamplitude and frequency filteringcontour extractionspectral transformationsfast Fourier transformцифрове оброблення зображеньалгоритми покращення якостіімітаційне моделюванняамплітудна та частотна фільтраціявиділення контурівспектральні перетворенняшвидке перетворення Фур’єСтаття