| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Uporaba evolucijskega računanja za zmanjšanje zaznave napak pri stresanju rastrskih slik : diplomsko delo
Avtorji:ID Vidovič, Blaž (Avtor)
ID Kohek, Štefan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Podgorelec, David (Komentor)
Datoteke:.pdf VS_Vidovic_Blaz_2025.pdf (3,60 MB)
MD5: 966B841C706DB52A1A02E6375C4F0CF6
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Diplomsko delo obravnava stresanje rastrskih slik in njegovo optimizacijo. Z namenom zmanjšanja zaznave napake smo matriko algoritma za stresanje Jarvis, Judice in Ninke prilagodili s pomočjo diferencialne evolucije. Skozi optimizacijo smo spreminjali uteži v matriki tako, da smo se poskušali s stresano sliko čim bolj približati originalni sliki. Za merjenje podobnosti med dvema slikama smo uporabili metriki PSNR in SSIM. Z večkratnim zagonom optimizacije smo analizirali vpliv različnih parametrov diferencialne evolucije na kakovost končnega rezultata. Ugotovili smo, da izboljšan SSIM ne pomeni nujno boljše ujemanje stresane slike z originalno sliko.
Ključne besede:rastrska slika, stresanje, Jarvis Judice in Ninke, optimizacija, evolucijski algoritmi, diferencialna evolucija
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[B. Vidovič]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIII, 68 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-94512 Novo okno
UDK:[004.021:575.82]:004.92(043.2)
COBISS.SI-ID:257421827 Novo okno
Datum objave v DKUM:23.09.2025
Število ogledov:185
Število prenosov:47
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:22.08.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Using evolutionary computation for image dithering to minimize perceptual error
Opis:This diploma thesis deals with raster image dithering and its optimization. To minimize the perception error, we adapted the Jarvis, Judice and Ninka dithering algorithm matrix using differential evolution. Through optimization, we adjusted the weights in the matrix so that the dithered image was as similar as possible to the original image. To measure the similarity between the two images, we used the PSNR and SSIM metrics. By running the optimization multiple times, we analysed the impact of the differential evolution parameters on the quality of the result. We discovered that improved SSIM does not necessarily improve similarity between the dithered image and the original image.
Ključne besede:raster image, dither, Jarvis Judice and Ninke, optimization, evolutionary algorithms, differential evolution


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici