Proceedings of the International scientific and practical conference ―Research Horizons in the Modern World‖ (March 27-29, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Warsaw, Poland, 2026. - 135 p.

39 таким чином: Цю яскраву область можна відсіяти зробивши її більш білою, оскільки вона не є основною в сюжеті, приділю увагу більш темним ділянкам, очевидно за рахунок врати інформації в областях [5, 9]. У доступних джерелах відсутні кількісні оцінки гама коригованих зображень, лінгвістичні словесні оцінки є недостатні що обмежує інформаційні можливості репродуктивного процесу. Мета роботи - розробити математичної моделі синусоїдального перетворення, що надає можливість змінювати частоту і формувати градаційну характеристику. На основі цієї моделі планується побудувати структурну схему для симуляції та провести порівняльний аналіз. Виклад основного матеріалу дослідження . Розглянемо напівтонове чорно-біле зображення, наприклад фотографії різних об’єктів і сцен, які відтворюються на зображені 256 градаціями яскравостей на інтервалі від 0 до 255. Нульовій градації відповідає рівню чорного а 255-а рівню білого в межах яких розташовані сірі зображення різної яскравості над якими буде здійснювати різні процедури для підвищення їх яскравості які називають функціями перетворення, які подамо у загальному плані. Lвих = F(Lвх) (1) де Lвх і Lвих означають вхідні і вихідні значення яскравості. Найбільші методи обробки зображення, у тому числі сучасні графічні редактори і комп’ютерно видавничі системи застосовують нелінійні степеневі функції, які описують виразом [5, 8] Lвих = cLrвх (2) де с – масштаб, r – показник степені який за традицією називають гама. Процедури для формування заданих градаційних характеристик називають гама коригуванням. Змінюючи показник степені можна сформувати ріхні градаційні характеристики багатьох пристроїв вводу та візуалізації. Однак гама перетворення мають недостатки подані вище. За аналогією з (1) запропоновано синусоїдальне перетворення у якому за допомогою зміни частоти сформуємо