В статье рассматривается цифровая обработка видеоизображений -процессы улучшения качества видео, оптимизации изображений и их анализа. В статье рассматриваются современные технологии, в частности методы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, а также такие подходы, как снижение шума в видео, восстановление изображений, цветокоррекция и улучшение сжатия видео.

Цифровизация здравоохранения требует автоматизированного анализа дермоскопических изображений. Такие изображения играют важную роль в раннем выявлении кожных новообразований, особенно меланомы. В данной статье рассматриваются ключевые проблемы обработки изображений нестандартизированный формат, дисбаланс выборки и неопределенность визуальных признаков. На основе этого был разработан диаграмма последовательности для автоматизированной системы анализа.

В данном исследовании анализируются алгоритмы преобразования классических изображений в квантовые, что является одним из важных этапов квантовой обработки изображений. Мы представляем квантовую схему с 8 000 снимков на компьютере реального времени IBM и симуляторе Аег, предлагаемый подход для эффективного кодирования изображения в квантовый формат и оптимизации количества используемых кубитов. Результаты исследования могут способствовать развитию технологий квантовой обработки изображений.