Порівняльний аналіз біонічних алгоритмів оптимізації параметрів фільтрів для знешумлення зображень із імпульсним шумом

UKR: У роботі досліджено ефективність біонічних алгоритмів оптимізації параметрів фільтрів знешумлення зображень в умовах імпульсного шуму типу salt & pepper. Проведено порівняльний аналіз алгоритмів HHO, GWO, WOA та ACO при налаштуванні параметрів Gaussian та Adaptive Median фільтрів. Експерименти виконано на стандартних тестових зображеннях Lena та Barbara з різними рівнями шуму із використанням метрик PSNR, convergence_iter та runtime. Показано, що Adaptive Median filter забезпечує суттєво вищу якість відновлення (≈32.7 dB) порівняно з Gaussian filter (≈24.7 dB), при цьому досягаючи збіжності вже на початкових ітераціях. Встановлено, що тип фільтра має визначальний вплив на якість знешумлення, тоді як біонічні алгоритми оптимізації впливають переважно на швидкість збіжності та обчислювальну ефективність.

ENG: The paper investigates the effectiveness of bionic algorithms for optimizing image denoising filter parameters in conditions of salt & pepper impulse noise. A comparative analysis of the HHO, GWO, WOA and ACO algorithms when setting the parameters of Gaussian and Adaptive Median filters is carried out. Experiments are performed on standard test images Lena and Barbara with different noise levels using the PSNR, convergence_iter and runtime metrics. It is shown that the Adaptive Median filter provides significantly higher restoration quality (≈32.7 dB) compared to the Gaussian filter (≈24.7 dB), while achieving convergence already in the initial iterations. It is established that the type of filter has a decisive influence on the quality of denoising, while bionic optimization algorithms mainly affect the convergence speed and computational efficiency.