Программа последовательного линейного подбора параметров для визуальной оптимизации изображений

Работа посвящена применению методов декомпозиции задач многомерного выбора и оптимизации для решения задачи подбора цветовых параметров изображения. Большинство существующих решений подразумевает индивидуальное изменение цветовых параметров или с помощью заранее заданных фильтров. Есть ряд факторов усложняющих задачу редактирования изображений. Во-первых, для получения конечного результата редактирования, необходима оценка со стороны пользователя. Во-вторых, рост числа изменяемых величин ведёт к быстрому росту количества вариантов, которые нужно сравнить. В работе рассмотрены возможные методы подбора цветовых параметров изображения, уменьшающие нагрузку на пользователя по выбору этих параметров. Объектом разработки является программы на языке Python, предоставляющая возможность изменения цветовых параметров изображений через серию задач одномерного выбора. Она призвана уменьшить нагрузку на пользователя по сравнению с средствами редактирования фотографий использующих раздельное изменение цветовых параметров, а также повысить качество получаемого изображения по сравнению с обработкой фильтрами. В работе приведены результаты обработки предложенным методом. Разработана техническая документация на программный продукт. Работа содержит 63 страницы, 3 главы, 4 таблицы, 25 рисунков, 5 схем, 22 источника, 4 приложения. Ключевые слова: редактирование изображений, Байесовская оптимизация, задача многомерного выбора, Python, OpenCv.