UNIVERZITET U TUZLI
FILOZOFSKI FAKULTET
O B A V I J E S T
Anadin Džinić, javno će braniti završni magistarski rad pod nazivom: „Metode za uklanjanje šuma sa digitalnih slika uz očuvanje ivica”. Javna odbrana završnog magistarskog rada obavit će se 16.10.2025. godine u 16:00 sati na Filozofskom fakultetu Univerziteta u Tuzli, pred Komisijom u sastavu:
- Dr. sc. Jakub Osmić, redovni profesor izabran na užu naučnu oblast Automatika i robotika na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli, predsjednik;
- Dr. sc. Amira Šerifović-Trbalić, vanredna profesorica izabrana na užu naučnu oblast Automatika i robotika na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli, mentor i član;
- Dr. sc. Damir Demirović, vanredni profesor izabran na užu naučnu oblast Računarstvo i informatika na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli, član.
Rezervni član Komisije: dr. sc. Emir Skejić, vanredni profesor izabran na užu naučnu oblast Računarstvo i informatika na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli.
Pristup javnosti je slobodan. Magistarski rad se može pogledati u Sekretarijatu Filozofskog fakulteta Univerziteta u Tuzli radnim danom od 08 do 14 sati.
REZIME RADA
Ovaj magistarski rad bavi se analizom metoda za uklanjanje šuma sa digitalnih slika uz očuvanje ivica, što predstavlja ključni izazov u savremenoj obradi slike. Istraživanje obuhvata šest algoritama: bilateralni filter, guided filter, NLM (Non-Local Means), BM3D (Block-Matching and 3D Filtering), Gaussov filter i Kuwahara filter. Eksperimenti su provedeni na podskupu od 29 slika iz BSD500 baze podataka, uključujući 25 prirodnih i 4 sintetičke slike, koje su degradirane Gaussovim i Salt & Pepper šumom različitih intenziteta. Ukupno je realizirano 6729 eksperimenata, što je omogućilo sveobuhvatnu evaluaciju algoritama.
Za procjenu performansi korištene su metrike PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural Similarity Index) i vrijeme izvršavanja. Rezultati pokazuju da bilateralni filter postiže najviši prosječni PSNR (24.26 dB), dok Gaussov filter ostvaruje najbolji SSIM (0.7310). Kuwahara filter se ističe kao najbrži algoritam (prosječno 0.0204 s), ali uz značajno lošiji kvalitet rekonstrukcije (PSNR 19.49 dB). NLM i BM3D, iako zahtjevni po pitanju vremena obrade, pokazali su izuzetne pojedinačne rezultate: NLM postiže PSNR od 43.87 dB na sintetičkim slikama, a BM3D SSIM od 0.9983, što ukazuje na gotovo savršeno očuvanje strukturnih karakteristika. Analiza je također pokazala da povećanje intenziteta šuma dovodi do sistematskog smanjenja kvaliteta slike, dok različite vrste šuma imaju specifičan uticaj na performanse algoritama.
Na osnovu provedene analize može se zaključiti da izbor optimalnog algoritma zavisi od zahtjeva konkretne aplikacije. Ako je prioritet brzina i efikasnost, Guided i Kuwahara filteri predstavljaju najprikladniji izbor. Ukoliko se traži najviši kvalitet rezultata, BM3D i NLM daju najbolje performanse, dok bilateralni i Gaussov filter nude kompromis između kvaliteta i računske složenosti. Budući pravci istraživanja usmjereni su na razvoj hibridnih modela koji kombinuju prednosti klasičnih filtera i metoda dubokog učenja, čime bi se omogućila veća adaptivnost i primjena u realnim uslovima.