Удосконалення технології створення програмного засобу для визначення схожості зображень растрової графіки
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298744Ключові слова:
растрова графіка, схожість зображень, програмний засіб, лінгвістичні змінні, хеш-код, алгоритмАнотація
Об'єктом дослідження являється процес пошуку та аналізу зображень растрової графіки. В контексті даної роботи вирішувалася проблема відсутності ефективної та швидкої процедури визначення схожості зображень.
Подано технологію вдосконалення створення програмного засобу для визначення схожості зображень растрової графіки шляхом розробки процедури визначення схожості зображень за допомогою хеш-коду, який відповідає всім варіантам зображення, незалежно від розміру і співвідношення сторін. Систематизовано ознаки зображення растрової графіки.
Запропонована процедура визначення схожості зображень за допомогою хеш-коду. Вказана процедура дозволяє здійснювати обробку всіх можливих варіантів зображення, незалежно від розміру і співвідношення сторін. Результуючим показником запропонованої процедури є значення хеш-кодів.
Запропоновано використання математичного апарату нечіткої логіки шляхом введення лінгвістичних змінних для оцінки показника схожості. Проведено зіставлення числових значень схожості, отриманих на основі використання інформаційних систем та лінгвістичні значення, виявлені у процесі опитування. Були отримані порогові значення, які дозволяють оцінити ступінь схожості зображень.
На основі запропонованого алгоритму створено прототип інформаційної системи визначення схожості зображень растрової графіки. В результаті розрахунку числових характеристик удосконалення технології створення програмного засобу для визначення схожості зображень растрової графіки було отримано значення показників точності приблизно 0,89 і повноти 0,8. Перевагу запропонованої технології визначення схожості зображень над відомими технологіями-аналогами ілюструє об’єм оперативної пам’яті створеного програмного засобу, який становить 210 Мб
Посилання
- Sun, W.-T., Lin, Y.-J. (2020). Systematic Review and Discussion on Final Artwork of Prepress Design. Education and Awareness of Sustainability. https://doi.org/10.1142/9789811228001_0175
- Cho, S., Byun, H. (2012). Dynamic curve color model for image matting. Pattern Recognition Letters, 33 (7), 920–933. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2011.04.012
- Gu, C., Lu, X., Zhang, C. (2022). Example-based color transfer with Gaussian mixture modeling. Pattern Recognition, 129, 108716. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.108716
- Cahyadi, T., Susanto, A., Riyono, D. (2021). Control of packaging print quality with an integrated production flow system in prepress. KREATOR, 2 (1). https://doi.org/10.46961/kreator.v2i1.283
- Al’boschiy, O., Dorokhov, O., Hrabovskyi, Y., Naumenko, M. (2022). Automated balancing method of vector Illustration and its software implementation. Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Series III: Mathematics and Computer Science, 177–192. https://doi.org/10.31926/but.mif.2022.2.64.1.12
- Buehring, J., Bishop, P. C. (2020). Foresight and Design: New Support for Strategic Decision Making. She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation, 6 (3), 408–432. https://doi.org/10.1016/j.sheji.2020.07.002
- Roudný, P., Držková, M. (2020). Use of prepress automation in the Czech Republic and examples of automated processing for selected prepress tasks. Proceedings - The Tenth International Symposium GRID 2020. https://doi.org/10.24867/grid-2020-p72
- Yuan, L., Wang, T., Zhang, X., Tay, F. E., Jie, Z., Liu, W., Feng, J. (2020). Central Similarity Quantization for Efficient Image and Video Retrieval. 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). https://doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00315
- Hrabovskyi, Y., Kots, H., Veretelnyk, K. (2023). Development of a methodology for creating an on-line layout assistant for electronic publications for mobile devices. EUREKA: Physics and Engineering, 5, 164–176. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2023.003105
- Vallez, C., Kucharavy, A., Dolamic, L. (2022). Needle in a Haystack, Fast: Benchmarking Image Perceptual Similarity Metrics At Scale. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.00282
- Hrabovskyi, Y. (2023). How to Enhance the Management and Quality of Electronic Publications? Materials Research Proceedings. https://doi.org/10.21741/9781644902691-50
- A fragment of the Python program code of a prototype information system for determining the similarity of images. Available at: https://drive.google.com/file/d/17C1gE5CwJipYZ3rzr3thx1dGYKfbgVOB/view
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Yevhen Hrabovskyi, Dmytro Bondarenko, Igor Kobzev
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
