procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»10.34822/1999-7604-2020-1-77-84procyber-280Research ArticleСтатьиПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ВЕРТИКАЛЬНОЙ ФЕРМОЙPREPROCESSING OF DIGITAL IMAGES WITHIN VERTICAL FARM MANAGEMENTЗапеваловаЛ. Ю.ZapevalovaI. Yu.

E-mail: larzap@list.ru

E-mail: larzap@list.ru

ЗапеваловА. В.ZapevalovA. V.Сургутский государственный университет, Сургут, РоссияРоссияSurgut State University, Surgut, RussiaRussian Federation20200805202001 (37)7784Copyright © Запевалова Л.Ю., Запевалов А.В., 20202020Запевалова Л.Ю., Запевалов А.В.Zapevalova I.Y., Zapevalov A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/280

В статье рассмотрена работа пространственных фильтров, позволяющих повышать качество изображений, полученных в сложных оптических условиях. Методы исследования основаны на положениях теории цифровой обработки изображений, математического анализа, математической статистики. Практическая реализация алгоритмов осуществлялась в среде моделирования MatLab.

The article describes spatial filtering that allow improving the quality of images obtained in complex optical conditions. Research methods are based on the provisions of the theory of digital image processing, mathematical analysis and mathematical statistics. The practical implementation of the algorithms is carried out in the MatLab modeling environment.

фильтр Винера – Колмогоровафильтр Люси – Ричардсонарегуляризационный фильтр Тихоноваслепая деконволюцияшумсмаз.Wiener–Kolmogorov filtering theoryRichardson–Lucy algorithmTikhonov regularizationblind deconvolutionnoiseblur.ReferencesГонсалес Р. С., Вудс Р. Е. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1103 с.Гонсалес Р. С., Вудс Р. Е. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1103 с.Запевалова Л. Ю., Запевалов А. В., Тараканов Д. В. Компьютерная обработка изображений в задаче идентификации состояния биологических культур // Вестник кибернетики. 2019. № 3, С. 26–34.Запевалова Л. Ю., Запевалов А. В., Тараканов Д. В. Компьютерная обработка изображений в задаче идентификации состояния биологических культур // Вестник кибернетики. 2019. № 3, С. 26–34.Сизиков В. С., Экземпляров Р. А. Последовательность операций при фильтрации шумов на искаженных изображениях // Оптич. журн. 2013. Т. 80, № 1. С. 39–48.Сизиков В. С., Экземпляров Р. А. Последовательность операций при фильтрации шумов на искаженных изображениях // Оптич. журн. 2013. Т. 80, № 1. С. 39–48.Коробейников А. Г., Федосовский М. Е., Алексанин С. А. Разработка автоматизированной процедуры для решения задачи восстановления смазанных цифровых изображений // Кибернетика и программирование. 2016. № 1. С. 270–291.Коробейников А. Г., Федосовский М. Е., Алексанин С. А. Разработка автоматизированной процедуры для решения задачи восстановления смазанных цифровых изображений // Кибернетика и программирование. 2016. № 1. С. 270–291.Сизиков В. С., Ильин А. К. О восстановлении смазанных цветных изображений // Науч.-технич. вестн. информац. технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17, № 3 (109). С. 417–423.Сизиков В. С., Ильин А. К. О восстановлении смазанных цветных изображений // Науч.-технич. вестн. информац. технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17, № 3 (109). С. 417–423.Филиппов А. О., Филиппов А. О. Метрики для оценки качества восстановленного изображения. URL: https://sibac.info/archive/meghdis/1(36).pdf (дата обращения: 23.11.2019).Филиппов А. О., Филиппов А. О. Метрики для оценки качества восстановленного изображения. URL: https://sibac.info/archive/meghdis/1(36).pdf (дата обращения: 23.11.2019).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.