1. Гонсалес Р. С., Вудс Р. Е. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: Техносфера, 2019. 1104 c.
2. Умняшкин С. В., Лесин В. В. Основы цифровой обработки изображений: учеб. пособие. М.: МИЭТ, 2016. 200 с.
3. Appiah O., Hayfron-Acquah J. B. Fast generation of image’s histogram using approximation technique for image processing algorithms // IJIGSP. 2018. Vol. 10. No. 3. P. 25–35. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2018.03.04
4. Новиков Ю. И., Лупин С. А. Применение яркостных преобразований для предобработки неректифицированной пары изображений // Электронные информационные системы. 2022. № 3 (34). C. 28–43. EDN: TTWKDX.
5. Бураков Д. П. Этап дефаззификации нечеткого вывода: традиционный и байесовский логико-вероятностный подходы // XXII Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2019): сб. докладов. Т. 1. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2019. С. 39–42.
6. Numba documentation // Numba [Электронный ресурс]. URL: https://numba.readthedocs.io/en/stable/index.html (дата обращения: 04.09.2024).
7. Никин В. В., Гарина С. В. Обзор методов и средств оценки качества кадров в видеофайле // International Journal of Professional Science. 2020. № 11. С. 56–63. EDN: RPVVGR.
8. Старовойтов В. В. Уточнение индекса SSIM структурного сходства изображений // Информатика. 2018. Т. 15. № 3. С. 41–55. EDN: XZOOHR.
9. Стивенс Р. Алгоритмы: Теория и практическое применение / пер. В. Кириленко, Р. Волошко. М.: Эксмо, 2016. 542 с.
10. Скиена С. Алгоритмы: Руководство по разработке. 2-е изд. СПб.: БХВ-Петербург, 2018. 719 с.
11. Тоуманен Б. Программирование GPU при помощи Python и CUDA / пер. с англ. А. В. Борескова. М.: ДМК Пресс, 2020. 253 с.
12. Сандерс Дж., Кэндрот Э. Технология CUDA в примерах: Введение в программирование графических процессоров / пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2018. 232 с.