https://dom.lndb.lv/data/obj/1716535 Teksts Zinātnisks darbs/Teksts https://dom.lndb.lv/data/obj/1716535.html https://dom.lndb.lv/data/obj/1716535.png Development of Image Processing Tools for Preparing Painting Support Materials Bakalaura darbs Kristiāna Felša, 2004 - Linda Gulbe - Viļuma, 1988 -zinātniskais vadītājs Gints Jasmontsrecenzents 91 lp. Ventspils: Ventspils Augstskola 2026 Digitāli radīts 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. 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. Academia Bakalaura darbi Ventspils Augstskola. Informācijas tehnoloģiju fakultāte Datorzinātnes Ventspils (Latvija) Ventspils Augstskola 2026-08-17 Aizsargāts ar tiesībām 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. Ir aizsargāts ar autortiesībām — komerciālā apritē neesošs Pieejams tīmeklī (bez iespējas lejupielādēt) false Ir aizsargāts ar autortiesībām Nav pieejams https://dom.lndb.lv/data/obj/file/41695992 Microsoft Edge PDF Document 41695992.pdf 5,82 MB application/pdf Justīne Širina 17.08.2026 12:14:21 17.08.2026 12:14:21 91 Microsoft® Word for Microsoft 365 Microsoft® Word for Microsoft 365 17.08.2026 12:14:21 Justīne Širina No Document Justīne Širina K:\Cache\3956676 17.08.2026 12:14:21 1.7 copyright.json Autortiesību fails JSON File 41696035.json 7,54 KB application/json 17.08.2026 12:15:26 17.08.2026 12:15:26 17.08.2026 12:15:26 K:\Cache\3956676 17.08.2026 12:15:26