Модель та засоби підвищення якості зображення пристроїв нічного бачення та тепловізорів
Автор: Матненко Віталій Сергійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні управляючі системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Актуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою у створенні ефективних автоматизованих засобів обробки візуальної інформації, отриманої в умовах обмеженої видимості, для підвищення інформативності даних спеціальних технічних засобів спостереження. Об’єктом дослідження є процес цифрової обробки та покращення зображень, отриманих в інфрачервоному та видимому спектрах низької інтенсивності. Предметом дослідження виступають методи та алгоритми комп’ютерного зору, моделі глибокого навчання для класифікації типів сенсорів, а також методи адаптивної фільтрації зображень для підвищення їх візуальної якості. Мета дослідження – розробка програмного комплексу для автоматизованої класифікації та покращення якості зображень з приладів нічного бачення та тепловізорів на основі нейромережевих технологій. Методологія побудови програмного комплексу ґрунтується на системному підході, що поєднує методи цифрової обробки сигналів, машинного навчання та нейронних мереж. Мова програмування: Python (основна). Бібліотеки та інструменти: TensorFlow, Keras – побудова, навчання та інференс згорткової нейронної мережі MobileNetV2; OpenCV – попередня обробка, реалізація алгоритмів CLAHE та NLM; NumPy – матричні операції; CustomTkinter – реалізація графічного інтерфейсу користувача. Результати та практичне значення результатів полягає у створенні дієвого інструменту "Damocles", який може бути застосований у системах відеоспостереження, для аналізу розвідувальних даних, у військовій справі, роботі прикордонних служб та рятувальних підрозділів, а також у навчальних центрах для підготовки операторів спецтехніки. Дана магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Перший розділ містить характеристику предметної області, аналіз особливостей зображень спеціального призначення, огляд існуючих аналогів та системний аналіз задачі. У другому розділі обґрунтовано вибір нейромережевої архітектури, наведено математичні моделі алгоритмів покращення контрасту та фільтрації шумів, а також описано алгоритм автоматичної підготовки даних. У третьому розділі проведено опис архітектури програмного комплексу, розроблено структуру даних та алгоритми функціонування, спроєктовано інтерфейс користувача. Експериментальна частина роботи наведена у четвертому розділі, де представлено методику формування датасету, результати навчання нейромережі, оцінку якості обробки зображень та аналіз продуктивності системи. Загальний обсяг роботи становить 101 сторінок, в тому числі 79 сторінок основного тексту, містить 25 рисунків, список використаних джерел налічує 43 найменувань. Ключові слова: комп’ютерний зір, нейронна мережа, MobileNetV2, прилад нічного бачення, тепловізор, фільтрація зображень.