Development and application of a computer program for assessing the quality of image processing based on the study of convections
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-64-71Keywords:
image processing, convolution, convolution kernel, spatial filtering, computer vision, digital signal processing, peak signal-to-noise ratio, PSNR, mean square error, MSE, image quality metrics, blur filter, sharpening filter, relief filter, contour detection, Gaussian noise, impulse noise, salt noise, Java, Swing, AWTAbstract
Cluster-based digital filters occupy a key place in computer image processing programs for adjusting the shift in sharpness, the visible border, and so on. Using the method of learning the power of such filters, you know, the beginners and the students have developed a computer program that makes it possible to scientifically, vikorista kernels of different sizes to isolate the differences in the Gortkov filters (sharpness shift, pitch, edge detection, embossing) to process the image, as well as evaluate the brightness of their work using additional criteria of peak signal to noise ratio (PSNR) compared to the original and edited images.
The program is implemented in object-oriented Java programming with the AWT and Swing libraries, which are designed for processing filters of any size in JPG, JPEG, PNG, BMP or GIF formats. The principles of operation of the convolution kernel, methods of processing noise, implementation of programs and instructions for setting the valves are described. Added functionality for entering a custom convolution kernel, processing images using Gaussian noise (σ = 25.0) and “salt-pepper” type noise (5% neutrality), with the further possibility of updating the image by resetting the noise. The program allows you to use convolution kernels with any weight coefficients. The program uses the PSNR criterion to evaluate the luminosity of image processing.Given the widespread use of convolutional filters in computer vision and digital signal processing, it is an important task to demonstrate and quantify their effectiveness.
To solve this problem, we developed a computer program that compares different convolutional filters (sharpening, blurring, edge detection, embossing, and an eigenfilter) for image processing. The quality of processing is evaluated using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) between the original and processed image.
References
Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. 4-те вид. New York : Pearson, 2018. 1019 с. URL: https://www.cl72.org/090imagePLib/books/Gonzales,Woods-Digital.Image.Processing.4th. Edition.pdf (дата звернення: 07.06.2025).
Monsters D. A Quick Overview of Methods to Measure the Similarity Between Images. Medium. URL: https://medium.com/@datamonsters/a-quick-overview-of-methods-to-measure-the-similarity-between-images-f907166694ee (дата звернення: 17.05.2025).
GeeksforGeeks. Types of Convolution Kernels - GeeksforGeeks. GeeksforGeeks. URL: https://www.geeksforgeeks.org/types-of-convolution-kernels/ (дата звернення: 03.05.2025).
Image Kernels explained visually. Explained Visually. URL: https://setosa.io/ev/image-kernels/ (дата звернення: 03.05.2025).
JavaHowTo CalculatePSNR - Rhea. Project Rhea: Learning by Teaching. URL: https://www.projectrhea.org/rhea/index.php/JavaHowTo_CalculatePSNR (дата звернення: 13.05.2025).
Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. 2-ге вид. Springer, 2022. 1206 с. URL: https://library.huree.edu.mn/data/202295/2024-06-03/Computer%20Vision%20-%20Algorithms%20and%20Applications%202nd%20Edition,%20Richard%20Szeliski.pdf (дата звернення: 13.05.2025).
Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity / Z. Wang та ін. IEEE Transactions on Image Processing. 2004. Т. 13, № 4. С. 600–612. URL: https://doi.org/10.1109/tip.2003.819861 (дата звернення: 07.06.2025).
ConvolveOp (Java Platform SE 8). Oracle. URL: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ java/awt/image/ConvolveOp.html (дата звернення: 07.06.2025).
Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.
Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.
Highly linear Microelectronic Sensors Signal Converters Based on Push-Pull Amplifier Circuits / edited by Waldemar Wojcik and Sergii Pavlov, Monograph, (2022) NR 181, Lublin, Comitet Inzynierii Srodowiska PAN, 283 Pages. ISBN 978-83-63714-80-2
Pavlov Sergii, Avrunin Oleg, Hrushko Oleksandr, and etc. (2021). System of three-dimensional human face images formation for plastic and reconstructive medicine // Teaching and subjects on bio-medical engineering Approaches and experiences from the BIOART-project Peter Arras and David Luengo (Eds.), Corresponding authors, Peter Arras and David Luengo. Printed by Acco cv, Leuven (Belgium). - 22 P. ISBN: 978-94-641-4245-7.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 18
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
