Сравнительный анализ методов нормализации контраста изображений
Автор: Дубровская Е.А., Баланев К.С., Привалов К.Э., Борцова Д.Э.
Рубрика: Математическое моделирование
Статья в выпуске: 4, 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье рассмотрены методы глобальной нормализации контраста, включая алгоритм, основанный на накопительной функции распределения (CDF), и линейный алгоритм. Выполнен сравнительный анализ результатов применения указанных методов. В результате работы алгоритмов получены изображения с нормализованным уровнем контраста. Для оценки степени нормализации использовалась формула среднего квадратического отклонения, метод энтропийного контраста и показатель контраста по диапазону. Также выявлены ограничения каждого метода и предложены рекомендации по их использованию в различных условиях.
Контраст, нормализация, гистограмма, накопительная функция распределения, оценка контраста
Короткий адрес: https://sciup.org/148330359
IDR: 148330359 | DOI: 10.18137/RNU.V9187.24.04.P.3
Список литературы Сравнительный анализ методов нормализации контраста изображений
- Voronin V. Modified Local and Global Contrast Enhancement Algorithm for Color Satellite Image // IV International Conference “Modeling of Nonlinear Processes and Systems” (MNPS-2019). 2019. Vol. 224. Article no. 04010. DOI: 10.1051/epjconf/201922404010
- Дубровская Е.А., Привалов К.Э., Баланев К.С. Сравнение подходов при построении сверточных нейронных сетей для классификации изображений // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и применения: Материалы национальной (с международным участием) научно-практической конференции, Казань, 10–11 апреля 2024 г. Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2024. С. 812–815. EDN LCAIO P.
- Дубровская Е.А., Привалов К.Э., Михалевский И.Д. Методы построения и обучения сверточных нейронных сетей для классификации изображений // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тезисы докладов Тридцатой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов, Москва, 29 февраля – 02 марта 2024 г. Москва: Радуга, 2024. С. 379. EDN WGYSM Q.
- Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLA B / Пер. с англ. В.В. Чепыжова. М.: Техносфера, 2006. 616 с. ISBN 5-94836-092-Х.
- Ковалевский В.А., Волхонский В.В. Методы повышения качества изображения для работы системы видеонаблюдения в условиях недостаточной освещенности // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2021. Т 64. № 10. С. 811–820. EDN LIPGNL. DOI: 10.17586/0021-3454-2021-64-10-811-820
- Тавбоев С.А. Каршибоев Н.А. Методы улучшения контраста изображений при нечеткой исходной информации // Экономика и социум. 2021. № 3 (82). C. 427–432. EDN JYDMOY.
- Bhaskar A., Joshi B. Comparative Analysis of Image Enhancement Techniques: A Study on Combined and Individual Approaches // Sharma H., Shrivastava V., Tripathi A.K., Wang L. (Eds) Communication and Intelligent Systems. ICCIS 2023. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 968. Springer, Singapore, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-97-2079-8_6
- Горьян И.С., Фисенко В.Т. Автоматический выбор порогов квантования при сегментации изображений // Математические методы распознавания образов: Тезисы докладов Четвертой Всесоюзной конференции. Рига, 1989. C. 62–64.
- Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио, 1979. 312 c.
- Александровская А.А. Маврин Е.М. Реализация алгоритма контрастно-ограниченной эквализации гистограммы изображения на ПЛИ C // Вестник науки и образования. 2019. № 10-1 (64). С. 38–41. EDN KLGPXT.
- Буланова Ю.А., Садыков С.С., Самандаров И.Р., Душатов Н.Т., Миратоев З.М. Исследование методов фильтрации шума на маммографических снимках // Oriental Renaissance: Innovative, educational, natural and social sciences. Vol. 2. No. 10. Pp. 178–191. URL: https://www.oriens.uz/media/journalarticles/23_%D0%AE.%D0%90.%D0%91%D1%83%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B01_177-191.pdf (дата обращения: 31.10.2024).
- Прэтт У. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред. Д.С. Лебедева. М.: Мир, 1982. 790 c.
- Голуб Ю.И., Старовойтов Ф.В. Исследование локальных оценок контраста цифровых изображений при отсутствии эталона // Системный анализ и прикладная информатика. 2019. № 2. С. 4–11. EDN NDHOWC.
- Дубровская Е.А., Баланев К.С., Привалов К.Э., Раскатова М.В. Сравнительный анализ методов оценки контраста изображений // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2024. № 3. С. 124–133. EDN WUSM CI. DOI: 10.18137/ RN U.V9187.24.03.P.124
