Task1 sequential

[DaryaNechaeva]

Описание

• Реализовано последовательное применение свёртки к RGB изображениям.
• Обработка границ: циклическое замыкание (wrap-around).
• Поддерживаемые форматы: BMP, PNG, JPEG (загрузка и сохранение через stb_image/stb_image_write).
• Доступные фильтры: identity, blur, gaussian, sharpen, edges, emboss.
• Размеры ядер: 3×3, 5×5, 7×7, 9×9. Выбор осуществляется через CLI с суффиксами, по умолчанию 3×3(например, --filter gaussian, --filter edges9).

Тестирование

• Точность вычислений: ручная верификация циклического сдвига (wrap-around) на фиксированной матрице 3×3.
• Базовые инварианты: тождественность (identity сохраняет изображение), нулевой фактор (строго нулевой результат).
• Свойства композиции: проверка ассоциативности и обратимости последовательных сдвигов.
• Инвариантность ядра: подтверждение, что дополнение ядра нулями до большего размера не меняет результат.
• Устойчивость: стресс-тест на 12 комбинациях ширины/высоты с рандомизированными пикселями.

Анализ производительности

• Методика: 3 запуска по 100 повторений для фильтра sharpen для каждого из ядер размером: 3×3, 5×5, 7×7, 9×9
• Тестовое изображение: [images/input/white_cat.jpeg].
• Результаты: среднее время выполнения в README.md.

Сборка и использование

• Сборка: make
• Запуск тестов: make test
• Базовое применение: ./conv input.png output.jpg --filter gaussian
• Фильтр большего размера: ./conv photo.bmp result.png --filter edges7
• Справка: ./conv -h