Attēlu apstrādes rīku izstrāde gleznošanas palīgmateriālu sagatavošanai

Metadati

Nosaukums (latviešu):: Attēlu apstrādes rīku izstrāde gleznošanas palīgmateriālu sagatavošanai
Alternatīvais nosaukums (angļu):: Development of Image Processing Tools for Preparing Painting Support Materials
Zinātniskā darba tips:: Bakalaura darbs
Autors:: Kristiāna Felša, 2004 -
Līdzradītājs:: Linda Gulbe - Viļuma, 1988 - , zinātniskais vadītājs
Līdzradītājs:: Gints Jasmonts, recenzents
Fiziskais raksturojums (latviešu):: 91 lp.
Izdevējs:: Ventspils: Ventspils Augstskola
Oriģināla radīšanas datums:: 2026
Fiziskais datu nesējs:: Digitāli radīts
Valoda:: latviešu
Anotācija (latviešu):: Darba nosaukums: Attēlu apstrādes rīku izstrāde gleznošanas palīgmateriālu sagatavošanai Darba autors: Kristiāna Felša Darba vadītājs: Docente, Ph. D. Linda Gulbe-Viļuma Darba apjoms: 49 lpp., 1 tabula, 27 attēli, 28 bibliogrāfiskās norādes, 41 pielikumi. Atslēgas vārdi: ATTĒLU SEGMENTĀCIJA, KRĀSU KVANTIZĀCIJA, SLIC SUPERPIKSEĻI, GLEZNA PĒC NUMURIEM Bakalaura darba mērķis ir izpētīt, kā attēlu apstrādes metodes var tikt izmantotas gleznošanas palīgmateriālu sagatavošanai un realizēt izvēlētas metodes Python rīkos. Detalizētāk apskatīta krāsu kvantizācija, morfoloģiskā filtrācija un SLIC metode. Izstrādāti divi Python rīki: “Dažādu krāsu komponenšu analīze”, kas ir atbalsts mākslasdarbu likumsakarību izprašanai un “Glezna pēc numuriem”, kas strādā kā vienkāršota fotoreference gleznošanai. “Gleznā pēc numuriem” realizēta hibrīdmetode, kas apvieno SLIC metodi un morfoloģisko filtrāciju, izmantojot kontrasta slieksni, lai nošķirtu, kuru metodi pielietot attiecīgajā attēla reģionā. Metožu salīdzināšanai pielietotas MSE, PSNR un SSIM metrikas.
Anotācija (angļu):: Title: Development of Image Processing Tools for Preparing Painting Support Materials Author: Kristiāna Felša Supervisor: Docent, Ph. D. Linda Gulbe-Viļuma Volume: 49 p., 1 table, 27 figures, 28 bibliographic references, 41 appendices. Keywords: IMAGE SEGMENTATION, COLOR QUANTIZATION, SLIC SUPERPIXELS, PAINT BY NUMBERS The aim of the Bachelor's thesis is to investigate how image processing methods can be used in the preparation of painting support materials and to implement selected methods in Python tools. Color quantization, morphological filtering and the SLIC method are examined in greater detail. Two Python tools have been developed: "Color Component Analysis", which supports the understanding of compositional principles in works of art, and "Paint by Numbers", which functions as a simplified photo reference for painting. The "Paint by Numbers" tool implements a hybrid method that combines the SLIC method and morphological filtering, using a contrast threshold to determine which method to apply in each image region. MSE, PSNR and SSIM metrics are used for method comparison.
Pieder kolekcijai:: Academia
Temats:: Bakalaura darbi
Temats:: Ventspils Augstskola. Informācijas tehnoloģiju fakultāte
Temats:: Datorzinātnes
Ģeogrāfiskais nosaukums:: Ventspils (Latvija)
Oriģināla turētājs (*):: Ventspils Augstskola
Izveidošanas datums:: 17.08.2026
APLIS autortiesību statuss:: Aizsargāts ar tiesībām
APLIS piekļuves tiesības:: Šo darbu aizsargā autortiesības un/vai blakustiesības. Šo darbu var brīvi lietot personiskai lietošanai, zinātniskam pētījumam vai pašizglītībai. Citiem izmantošanas veidiem jāsaņem tiesību subjekta (-u) atļauja.
APLIS tiesību paziņojums:: Ir aizsargāts ar autortiesībām — komerciālā apritē neesošs
APLIS piekļuves paziņojums:: Pieejams tīmeklī (bez iespējas lejupielādēt)
Bloķēts:: Nē
Resursa virstips:: Teksts
Resursa tips:: Zinātnisks darbs/Teksts
URI:: https://dom.lndb.lv/data/obj/1716535
RDF dati | XML dati

Metadati

Pieejamās datnes

Tehniskās datnes

Lūdzu uzgaidiet