Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Эльдарова Эльмира Эльдарқызы «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «Сапаны объективті бағалау негізінде сандық бейнелердің визуальдық қасиеттерін арттыруға арналған бағдарламалық қамтама әзірлеу» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Мансурова Мадина Есимхановна – физика-математика ғылымдарының кандидаты, «Жасанды интеллект және Big Data» кафедрасының меңгерушісі, әль-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті (Алматы, Қазақстан Республикасы);
Черикбаева Ляйля Шариповна – философия докторы (PhD), «Компьютерлік ғылымдар» кафедрасының қауымдастырылған профессоры, әль-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті (Алматы, Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Зюбин Владимир Евгеньевич – техника ғылымдарының докторы, Новосибирск мемлекеттік университетінің «Компьютерлік технологиялар» кафедрасының меңгерушісі (Новосибирск, Ресей Федерациясы);
Калимолдаев Максат Нурадилович – физика-математика ғылымдарының докторы, профессор, ҒЖБМ Ғылым комитетінің «Ақпараттық және есептеу технологиялары институты» РМК бас директорының кеңесшісі (Алматы, Қазақстан Республикасы);
Утегенова Анар Урантаевна – философия докторы (PhD), Г. Дәукеев атындағы Алматы энергетика және байланыс университеті (Алматы, Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Искаков Казизат Такуадинович- физика-математика ғылымдарының докторы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті «Компьютерлік және бағдарламалық инженерия» кафедрасының профессоры;
Старовойтов Валерий Васильевич-техника ғылымдарының докторы, профессор, Беларусь Ұлттық ғылым академиясының Информатика мәселелерінің біріккен институтының бас ғылыми қызметкері (Беларусь ҰҒА ИМБИ, Минск, Беларусь Республикасы).
Қорғау 2025 жылғы 21 ақпан, сағат 14:00-де Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі аралас форматта (оффлайн және онлайн) өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://clck.ru/3Fkd49
Мекен-жайы: Астана қаласы, А. Пушкин көшесі, 11, оқу ғимараты, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Эльдарова Эльмира Эльдарқызының «6D070400 - Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін ұсынылған «Сапаны объективті бағалау негізінде сандық бейнелердің визуальдық қасиеттерін арттыруға арналған бағдарламалық қамтама әзірлеу» диссертация жұмысы Диссертациялық жұмыс сапаны объективті бағалау негізінде сандық бейнелердің визуалды қасиеттерін жақсарту үшін бағдарламалық қамтама әзірлеуге арналған. Зерттеу тақырыбының өзектілігі: Цифрлық өңдеу және бейнелерді цифрлық талдау ғылым мен техниканың әртүрлі салаларында, әсіресе, интеллектуалды робототехникалық кешендерде, өнеркәсіптік бақылау жүйелерінде, қозғалмалы көлік құралдарын басқару жүйелерінде, қашықтықтан зондтау деректерін өңдеуде, биомедициналық зерттеулерде, құжаттарды өңдеудің жаңа технологияларында және басқа да көптеген салаларда көбірек қолданылуда. Сандық бейнелерді өңдеу және шығарумен байланысты барлық салаларда бейненің сапасын жақсарту мәселесі маңызды орын алады. Бұл мәселенің күрделілігі жақсартылған бейнені салыстыруға болатын эталонның болмауында. Бұл мәселелердің шешу тәсілдері M.Pedersen, В. В.Старовойтова, Ю. Голуб, К. В. Ежова, К.Т.Искаков, P. G. Engeldrum, S.N. Yendrikhovskij, R. E. Jacobson, P.Mohammadi, Lin W., Kuo C. Ponomarenko N., Wang Z., Bovik, A.C., Sheikh, Xu S., Jiang S., Min W. Xu S., Jiang S., Min W., A. Mittal, Kim J., Гонсалеса Р., Вудса Р. H.R. Sheikh, M.F. Sabir, C. Larson еңбектерінде қарастырылған. Бейнелерді алу, сақтау, беру, қарау және өңдеу технологиялары соңғы жылдары керемет жетістіктерге жетті. Қазіргі таңда сандық бейнелерді алуға болатын сандық құрылғылардың саны артып келеді. Алынған сандық бейнелер көбінесе әртүрлі бұрмалануларға ұшырайды, бұл сапаның айтарлықтай ауытқуына әкеледі. Бұрмалану мысалдары бейнені түсіру, сығымдау, жіберу, өңдеуден кейінгі және т. б. кездерде орын алады. Мысалы, сандық камерамен суретке түсіру кезінде дұрыс емес фокус, сапасы төмен объектив немесе камераны ұстаған кезде қолдың дірілдеуі бейнені бұлдыратуы мүмкін. Ұзаққа созылған үзіліс немесе ISO сезімталдығы (жоғары электр тогында) бейненің шулы ластануын арттыруы мүмкін. Жоғалтуы бар сығымдау - сапаның төмендеуінің тағы себебі болып табылады. Жадыны үнемдеу мақсатында бейненің деректері көбінесе сығымдау алгоритмдеріне ұшырайды, нәтижесінде деректердің көлемі кішірейіп, бейненің сапасы нашарлайды. Сапасы нашар бейнелер үлгіні тану, медициналық және спутниктік бейнелерді өңдеу тәрізді әртүрлі алгоритмдердің дәлдігін төмендетуі мүмкін. Осы орайда, бейнелердің сапасын арттыру қажеттілігі туындайды. Сондықтан, бағалауды объективті есептеу негізінде цифрлық бейнелердің визуалды көрінісін жақсарту үшін алгоритмдерін әзірлеу және қолданыстағы өңдеу әдістерін жетілдіру қажет. Диссертациялық зерттеудің мақсаты және ғылыми нәтижелері. Зерттеудің мақсаты – сандық бейнелердің визуалды қасиеттерін жақсарту. Қойылган мақсатқа жету үшін келесі тапсырмалар анықталды: • сандық бейнелердің сапасын бағалауды есептеудің белгілі әдістерін зерттеу; • эталоны болмаған жағдайда цифрлық бейнелердің сапасын бағалауды есептеу әдістерін талдау; • сандық бейнелердің визуалды сапасын жақсартудың белгілі әдістерін зерттеу; • эксперименттерді орындау үшін сандық бейнелер жинағын жасақтау; • сапаны объективті бағалау негізінде сандық бейнелердің визуалды қасиеттерін жақсарту алгоритмдерін жасақтау; • бағдарламалық қамтама әзірлеу және енгізу Зерттеу объектісі: сандық бейнелер Зерттеудің ғылыми жаңалығы: • Шуды азайту, бұлыңғырлықты қалпына келтіру және контрастты жақсарту алгоритмдерінің комбинациясы негізінде сандық бейнелердің сапасын жақсарту әдісі ұсынылды. • Сандық бейнелердің визуалды сапасын жақсартуға арналған алгоритм және бағдарламалық қамтама жасақталды Қорғауға келесі ережелер шығарылады: • SSIM индексі және оның кез келген сызықтық түрлендірулері метрикалық функция болмайтыны анықталды; • Пирсон корреляция коэффициентін сызықтық түрлендіру арқылы алынған кез келген функция метрика болып табылмайтыны анықталды; • шуды азайту, бұлыңғырлықты қалпына келтіру және контрастты жақсарту алгоритмдерінің комбинациясы негізінде сандық бейнелердің сапасын жақсарту әдісі ұсынылды; • жақсартылған сандық бейнелердің объективті және визуалды бағалаулары анықталды және салыстырмалы көрсеткіштері көрсетілді; • сандық бейнелердің визуалды сапасын жақсартуға арналған алгоритм және бағдарламалық қамтама жасақталды; Алынған нәтижелердің практикалық мәні: Әзірленген бағдарламалық жасақтаманы бейнелерді өңдеу және үлгіні танумен айналысатын мекемелерде, оқу орындарында және цифрлық технологиялардың ғылыми-зерттеу институттарында пайдалануға болады. Ізденушінің жеке үлесі. Берілген міндеттерге сәйкес диссертациялық жұмыстың барлық бөлімдері бойынша ғылыми-зерттеу жұмыстары орындалды. Диссертация нәтижелерін апробациялау. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері Л.Г. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және бағдарламалық инженерия» кафедрасының семинары мен мәжілісінде және халықаралық конференцияларда баяндалды: 1. V Халықаралық ғылыми-практикалық конференция ««Перспективы развития современной науки»» 20-22 наурыз, Корея, 2019. Қатысу сертификатымен расталды 2. Халықаралық ғылыми-практикалық конференция материалдары “SMART CITY: ТЕХНОЛОГИИ И ИННОВАЦИИ”, 17 қазан, Орал , 2023. 3. Халықаралық ғылыми-техникалық конференциясының материалдары «Жастардың шығармашылығы - қазақстанның инновациялық дамуына», 11-12 сәуір, Өскемен, 2024 ж. 4. «Бөбек» Жалпыұлттық қозғалысы» заңды тұлғалардың қауымдастық нысанындағы бірлестігінің ұйымдастырумен өткізілген, 2021 жылғы зерттеу нәтижелері бойынша Тәуелсіз Мемлекеттер Достастығы елдерінің ғылыми және оқу орындары арасында ЕҰУ-дегі «Үздік ғылыми-зерттеу жұмысы» дипломымен марапатталды. Зерттеу нәтижелерінің жарияланымдары-Web of Science индексінде индекстелетін ғылыми журналда жарияланған мақала: 1. Starovoytov V. V., Eldarova E. E., Iskakov K. T. Comparative analysis of the SSIM index and the Pearson coefficient as a criterion for image similarity // Eurasian journal of mathematical and computer applications. – 2020. – Vol. 8. – №. 1. – P.76-90. https://doi.org/10.32523/2306-6172-2020-8-1-76-90 2. Eldarova E., Starovoitov V., Iskakov K. Comparative analysis of universal methods no reference quality assessment of digital images // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. – 2021.- Vol.99.- No.9.- P. 1977-1987. https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45954 ҚР ҒЖБМ ҒЖБССҚЕК ұсынған ғылыми журналдарда жарияланған мақалалар: - Эльдарова Э. Э., Старовойтов В. В., Искаков К. Т. Оценка эффективности методов подавления шума цифровых изображений // Л.Н. Гумилев атындағы ЕҰУ хабаршысы, Нұр-Сұлтан. - 2020. - № 1(130). 114-121б. DOI: https://doi.org/10.32523/2616-68-36-2020-130-1-114-121 - Эльдарова Э. Э., Старовойтов В. В., Искаков К. Т. Корреляционный анализ универсальных методов безэталонной оценки качества цифровых изображений // Университет еңбектері, Қарағанды.- 2022.- № 2(87). 312-317б. https://doi.org/10.52209/1609-1825_2022_2_312 - Эльдарова Э. Э., Старовойтов В. В., Искаков К. Т. Улучшение визуального качество контрастно искаженные цифровых изображений // ҚР ҰҒА Хабарлары. Физика-математика сериясы, Алматы.- 2022.- № 2. 153-168б. https://doi.org/10.32014/2022.2518-1726.136. - Эльдарова Э.Э., Байтемирова Н.Б. Повышение визуального качество размытых цифровых изображений // «ҚР ҰИА жаршысы», Алматы. - 2022.- №3. 89-98б. https://doi.org/10.47533/2020.1606-146X.177 - Эльдарова Э.Э. Улучшение визуального качества цифровых изображений после сжатие Jpeg2000 // ҚР ҰҒА Хабарлары. Физика-математика сериясы,, Алматы.- 2023.- № 1. 228-238б. DOI: https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.179 - Эльдарова Э.Э. Testing software for increasing the visual properties of digital images// «Д.Серікбаев атындағы ШҚТУ Хабаршысы», Өскемен.- 2024.- №1. 272-276б. https://doi.org/10.51885/1561-4212_2024_1_93 - - Халықаралық конференциялардың еңбектерінде жарияланған жарияланымдар: - Эльдарова Э.Э. Старовойтов В.В. Основные подходы к оценке качества цифровых изображений // «Prospects for the Development of Modern Scienc" Materials of the IV International Scientific-Practical Conference, March 20-22, 2019 (Gwangju, Korea) - Эльдарова Э. Актуальные проблемы улучшения качества цифровых изображений // Smart city: Технологиялар және инновациялар " халықаралық ғылыми-практикалық конференциясының материалдары, 17 қазан, Орал, 2023 - Эльдарова Э.Э. Комбинированный метод улучшение визуального качества цифровых изображений // Халықаралық ғылыми-техникалық конференциясының материалдары «Жастардың шығармашылығы - қазақстанның инновациялық дамуына», 11-12 сәуір, Өскемен, 2024 ж. - «Бөбек» Жалпыұлттық қозғалысы» заңды тұлғалардың қауымдастық нысанындағы бірлестігінің ұйымдастырумен өткізілген, 2021 жылғы зерттеу нәтижелері бойынша Тәуелсіз Мемлекеттер Достастығы елдерінің ғылыми және оқу орындары арасында ЕҰУ-дегі «Үздік ғылыми-зерттеу жұмысы» дипломымен марапатталды Авторлық құқық объектісіне мемлекеттік тіркеу туралы куәлік: • «ЭЕМ арналған бағдарлама. Бейнелерді цифрлық өндеу», авторлық құқықпен қорғалатын мемлекеттік тізімге мәліметтерді енгізу туралы куәлік, 29.03.2019ж, № 2527 . • «Программа для ЭВМ. Распознавание объектов на видео», авторлық құқықпен қорғалатын мемлекеттік тізімге мәліметтерді енгізу туралы куәлік, № 3122, 2.05.2019 ж. • «Программа для ЭВМ. Удаление цифрового шума», авторлық құқықпен қорғалатын мемлекеттік тізімге мәліметтерді енгізу туралы куәлік, № 8049, 10.02.2020 ж. • «Программа для ЭВМ. AutoImage», авторлық құқықпен қорғалатын мемлекеттік тізімге мәліметтерді енгізу туралы куәлік, №30080, 8.11.2022ж. Енгізу актісі. Жасақталған алгоритмдер мен бағдарламалық қамтама тестілеуден сәтті өтті, оған келесі ендіру актілері дәлел бола алады; ЖШС «Timal Consulting Group», «Беларусь ҰҒА ИМБИ», «Х.Досмұхамедова атындағы Атырау университеті». Диссертацияның көлемі мен құрылымы. Диссертациялық жұмыс ғылыми зерттеуді құру логикасына сәйкес келеді және белгілеулер мен қысқартулардан, кіріспеден, төрт тараудан, қорытындыдан, пайдаланылған дереккөздер тізімінен және үш қосымшадан тұрады. Жұмыс иллюстрациялар, диаграммалар және кестелер түрінде назар аударудың компьютерлік мүмкіндіктерін қолдана отырып, 102 бетте баспа әдісімен жасалды. Кіріспеде әдебиеттерге қысқаша шолу жасалып, тақырыптың өзектілігі негізделеді, зерттеудің мақсаты мен міндеттері анықталып, жұмыстың ғылыми жаңалығы, теориялық және практикалық маңыздылығы көрсетіледі, зерттеу әдістері мен қорғауға ұсынылатын негізгі ғылыми ережелер анықталып, зерттеушінің жеке үлесі, жарияланымдар тізімі және жұмыс нәтижелері көрсетіледі. Бірінші тарауда сандық бейнелердің сапасын бағалаудың заманауи әдістері мен критерийлері талданады. Сандық кескіндердің сапасын бағалау түсінігі, оларды визуализациялау кезінде субъективті бағалау, компьютерлік талдау үшін деректерді объективті бағалау, бейне сапасын бағалаудың заманауи әдістерінің классификациясы мен критерийлері қарастырылады. Бірінші тарау бойынша қорытынды: Сандық бейнелердің сапасын бағалау цифрлық кескінді өңдеу саласындағы өзекті мәселе болып табылады. Субъективті критерийлер сапаны ең дәл бағалау болып саналады. Дегенмен, субъективті талдау әрқашан қолайлы бола бермейді, өйткені ол көп уақытты қажет етеді және көптеген қатысушылардың қатысуын талап етеді, сондықтан қазіргі уақытта сандық бейнелердің сапасын анықтаудың сандық алгоритмдерін жасау өзекті мәселе болып табылады. Кескін сапасын бағалаудың әртүрлі өлшемдерін сынау үшін халықаралық деңгейде TID2013, LIVE, CSIQ тәрізді субъективті бағалаулары бар бейнелер қоры жасалды. Сонымен қатар, Пирсон, Спирмен және Кендалл корреляция коэффициенттеріне негізделген алгоритмдерді салыстыру әдістері де әзірленген. Екінші тарауда сандық бейнелердің ұқсастық және сапа критерийлері қарастырылады. SSIM индексінің кейбір қасиеттері талқыланып, Пирсон корреляция коэффициентімен салыстырылады, сонымен қатар, эталоны болмаған жағдайда цифрлық бейнелердің сапасын бағалау әдістері зерттеледі. Екінші тарау бойынша қорытынды: SSIM -бейненің ұқсастық индексінің кейбір қасиеттері зерттелді. SSIM индексі және оның кез келген сызықтық түрлендірулері метрикалық функциялар емес екендігі туралы теорема дәлелденді; Пирсон корреляция коэффициенті бейненің ұқсастық өлшемі ретінде тексерілді. Пирсон корреляция коэффициентінің сызықтық түрлендіруі арқылы алынған кез келген функция метрика болып табылмайтыны туралы теорема дәлелденді; Эксперимент нәтижелері бойынша бейненің құрылымдық ұқсастығын анықтау әдісі таңдалды. SSIM индексі бір көріністі бейнелердің ұқсастығын барлық жағдайда дұрыс анықтай алмайтыны анықталды, ал Пирсонның сызықтық корреляция коэффициенті мұны әлдеқайда жылдам әрі дәлірек жасайды. Сандық бейне сапасын эталонсыз бағалаудың классикалық және жаңа әдістері бойынша эксперименттер жүргізілді. Жекеленген аддитивті Гаусс шуы, Гаусс бұлыңғырлығы, контрастты бұрмалау және JPEG/JPEG2000 алгоритмі арқылы қысу мәселесінде сапаны эталонсыз бағалау әдістеріне талдау жасалды. Сондай-ақ TID2013, LIVE және CISQ бейнеқорларындағы бұрмалануының барлық түрлері де тексерілді. Сандық бейнелердің сапасын бағалау үшін BJLC, CLRIQA, SSEQ, DIQA және BMPRI әдістерін пайдалану ұсынылады, өйткені олар бейне сапасын бағалау критерийлері бойынша жақсы көрсеткіштер көрсетті. Сандық бейнелердің сапасын эталонсыз бағалау тапсырмаларына қосымша эксперименттер жүргізу үшін CLRIQA алгоритмінің таңдап алынуы нақтыланды. Екінші тарау қорытындысы бойынша 3 ғылыми еңбек, оның ішінде Қазақстан Республикасы Оқу-ағарту министрлігінің Білім саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми журналдарда 1 мақала және Scopus деректер базасына енгізілген журналда 2 мақаласы жарияланды. Үшінші тарауда бейнелердің визуалды сапасын жақсарту әдістері талқыланады. Сандық бейнелердің визуалды сапасын жақсартудың ең жақсы әдісін анықтау үшін сандық бейнелердегі шуды азайту, бұлыңғыр бейнелердің сапасын арттыру және контрастты бұрмаланған бейнелердің сапасын жақсарту әдістері бойынша эксперименттер жүргізілді. Үшінші тарау бойынша қорытынды: Сандық бейнелердің сапасын жақсарту үшін ең жақсы фильтрлеу алгоритмін таңдау және шуды «көрмей» азайту мәселесі бойынша эксперименттер жүргізілді. Әртүрлі шу құрамдас бөліктері бар бейнелерді өңдеу үшін фильтрлерді пайдалану бойынша ұсыныстар берілді. Сандық бейнелердегі шуды бәсеңдету үшін FFDNet алгоритмін пайдалану ең жақсы таңдау болып табылды. Себебі, оны пайдалану нәтижесінде бейне сапасын объективті бағалаудың жоғары деңгейіне қол жеткізуге мүмкіндік берді. Нақты көріністі және синтезделген сандық бейнелер жиынтығына заманауи алгоритмдерді пайдалана отырып, бұлыңғыр бейнелерді қалпына келтіру үшін эксперименттер жүргізілді. Талқыланған әдістер бұлыңғырлау функциясы белгісіз болған жағдайда бейнені қайта қалпына келтіру мүмкіндігіне ие. Әдістердің артықшылықтары мен кемшіліктерін объективті түрде растау үшін тәжірибе нәтижелері ұсынылды. Синтезделген және нақты бейнелер жиынында тестілеу кезінде DeblurGAN-v2, EDPN және DBGAN (+) әдістерін қолдану объективті сапаны бағалау көрсеткіштерін арттыруға мүмкіндік беретіні анықталды. Әрі қарай тәжірибе жасау үшін EDPN әдісі таңдалды. Контрастты бұрмаланған бейнелерді жақсартудың дәстүрлі және жаңа әдістері зерттеледі. Контрасттылығы төмен және жоғары бейнелер өңделіп, нәтижелеріне объективті бағалаулар жүргізілді. Көп жағдайда RetinexNet, GLADNet, ZeroDCE, MBLLEN, KinD сияқты машиналық оқытуға негізделген әдістер үшін жоғары көрсеткіш байқалды. Зерттелген барлық алгоритмдердің өзіндік кемшіліктері мен артықшылықтары бар. Сондықтан, қолданбаға қойылған нақты талаптарға сәйкес, контрастты жақсартудың қолайлы алгоритмін таңдау ұсынылады. Үшінші тарау қорытындысы бойынша Қазақстан Республикасы Оқу-ағарту министрлігінің Білім саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми журналдарда 2 мақала жарияланды. Төртінші тарауда цифрлық бейнелердің көрнекі қасиеттерін жақсартуға арналған бағдарламалық қамтаманың алгоритмі мен жүзеге асырылуы талқыланады, бағдарламалық қамтаманы пайдаланудың нәтижелері көрсетіледі. Жүргізілген зерттеулер мен эксперименттердің негізінде шуды азайту, бұлыңғырлықты қалпына келтіру және контрастты жақсарту алгоритмінің үйлесімі негізінде цифрлық кескіндердің сапасын жақсарту әдісі ұсынылды. Шуды азайту үшін FFDNet, бұлыңғырлықты қалпына келтіру үшін EDPN, контрастты жақсарту үшін GLADNet алгоритмдері пайдаланылады, ал зерттелетін бейненің сапасы CLRIQA өлшемі арқылы бағаланады. Төртінші тарау бойынша қорытынды: Сандық бейнелердің визуалды сапасын жақсартуға арналған алгоритм әзірленді және тестілеу жүргізілді. Эксперименттерді орындау үшін сынақ деректері ретінде TID2013 кескін дерекқоры пайдаланылды және MyImage бейнелер жинағы жасалды. Ұсынылған алгоритмдерді MyImage жинағында жүргізілген тестілеу нәтижелері келесі мәндерге ие болып, оң нәтижені көрсетеді: Пирсон корреляция коэффициенті 0,81-ден жоғары, Спирман корреляция коэффициенті 0,77-ден жоғары. Бұл цифрлық бейне сапасын визуалды бағалау мен объективті бағалауларының жақсы сәйкестігін көрсетеді. Диссертациялық жұмыстың мақсаты мен міндеттері сәтті орындалды. Төртінші тараудың тақырыбы бойынша жүргізілген эксперимент нәтижелері Қазақстан Республикасы Оқу-ағарту министрлігінің Білім саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми журналдарда 2 мақала жарияланды және «AutoImage» бағдарламасына авторлық құқық объектісіне құқықтарды мемлекеттік тіркеу туралы куәлігі алынды (Компьютерлік бағдарлама, 8 қараша 2022 ж. № 30080). Жасақталған алгоритмдер мен бағдарламалық қамтама тестілеуден сәтті өтті, оған келесі ендіру актілері дәлел бола алады; ЖШС «Timal Consulting Group», «Беларусь ҰҒА ИМБИ», «Х.Досмұхамедова атындағы Атырау университеті». Қорытынды бөлімде зерттеу нәтижелері жинақталып, негізгі қорытындылар тұжырымдалды, қорғауға ұсынылған ережелердің ақиқаттығы расталып, дәлелденеді. Диссертациялық жұмыстың мақсаты орындалды. Диссертациялық жұмыс шеңберінде берілген тапсырмалар орындалды: • цифрлық бейнелердің сапасын объективті бағалаудың қолданыстағы әдістері зерттелді; SSIM индексі және оның кез келген сызықтық түрлендірулері метрикалық функция емес екенін тұжырымдайтын теорема дәлелденді;Пирсон корреляция коэффициентін сызықтық түрлендіру арқылы алынған кез келген функция метрика болып табылмайтынын тұжырымдайтын теорема дәлелденді;Цифрлық бейнелердің құрылымдық ұқсастығын анықтау әдісі таңдалды. SSIM индексіне қарағанда Пирсон корреляция коэффициенті бейнелердің ұқсастығы мен ұқсамауын дәлірек анықтайтыны тәжірибелер түрінде көрсетілді; • CLRIQA алгоритмі эталронсыз цифрлық бейнелердің сапасын бағалау үшін ең жақсы таңдау екені анықталды, өйткені оның MOS бағалауларымен корреляциялық коэффициенті жоғары; • Эксперименттерді орындауға арналған кескіндер жинағы жасалды. Сандық бейнелердің визуалды көрінісін жақсартудың қолданыстағы алгоритмдері зерттелді;Шулы бейнелердің сапасын жақсарту мәселесі бойынша эксперименттер жүргізілді. FFDNet алгоритмін пайдалану сандық бейнедегі шуды басуда ең жақсы таңдау болып табылды; Бұлыңғыр сандық бейнелердің көрнекі сапасын жақсарту үшін эксперимент жүргізілді. Синтезделген және нақты бейнелер жинақтарымен тестілеу кезінде EDPN әдісін қолдану бұлыңғыр бейнелердің сапасын арттыруға мүмкіндік беретіні анықталды; Контрастты бұрмаланған сандық бейнелердің сапасын жақсарту үшін жүргізілген эксперименттер нәтижесінде GLADNet, KinD, ZeroDCE әдістері үшін жоғары бағалау көрсеткіштері байқалады. • Цифрлық шуды азайту, бұлыңғырлықты қалпына келтіру және контрастты жақсарту алгоритмдерінің комбинациясы негізінде цифрлық бейнелердің сапасын жақсарту әдісі ұсынылады; Ұсынылған әдіс JPEG2000 сығымдауынан кейін сандық бейнелердің сапасын жақсарту тапсырмасында тестіленді және оң нәтиже көрсетті. Ұсынылған әдісті қолдану арқылы өңделген цифрлық бейнелердің объективті және визуалды бағалау нәтижелері салыстырылды; Эталонсыз цифрлық бейнелерді жақсартуда ұсынылған әдісті қолдану тәжірибесі оң нәтиже беретінін көрсетті; • Сандық бейнелердің визуалды сапасын жақсарту үшін бағдарламалық құрал әзірленді және жүзеге асырылды. Диссертациялық жұмыс тақырыбы бойынша 15 ғылыми жұмыс жарияланды, оның ішінде 2 мақала Scopus деректер базасында, 6 мақала Қазақстан Республикасы Оқу-ағарту министрлігінің Білім саласында сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынған ғылыми журналдарда, 3 ғылыми мақала халықаралық конференциялар жинақтарына жариаланған және авторлық құқық объектісіне мемлекеттік тіркеу туралы 4 куәлік алынған. Жасақталған алгоритмдер мен бағдарламалық қамтама тестілеуден сәтті өтті. ЖШС «Timal Consulting Group», «Беларусь ҰҒА ИМБИ», «Х.Досмұхамедова атындағы Атырау университеті» мекемелерінен ендіру актілері алынды. Қосымшада авторлық құқық объектісіне мемлекеттік тіркеу туралы куәлік пен диссертация нәтижелерін енгізу туралы актілердің көшірмелері бар. Сонымен қатар, жасақталған бағдарламалық қамтаманың программалық коды берілген.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://youtu.be/vQqT2nQgEng
