Метод адаптивного улучшения слабоконтрастных изображений на основе нечетких преобразований

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2016
• Main Authors: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2016
• Subjects: Системи розпізнавання і сприйняття образів
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132085
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Метод адаптивного улучшения слабоконтрастных изображений на основе нечетких преобразований / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2016. — № 4. — С. 30-36. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Работа посвящена описанию и экспериментальному исследованию возможностей алгоритма обработки слабоконтрастных изображений с целью улучшения их яркостных характеристик, а именно, повышения контраста для обеспечения достоверности визуального анализа. Цель достигается за счет использования аппарата нечетких множеств, применения локальных и глобальных статистических характеристик при использовании оконных преобразований. Представлены результаты экспериментальных исследований возможностей предложенного алгоритма на примере реальных медицинских изображений. This article is devoted to description and experimental researches the abilities of the low-contrast images algorithm processing. The purpose of this processing is to enhance the brightness characteristics of the original image, namely, enhancing contrast to improve the reliability of visual analysis. This is achieves due to using fuzzy sets, window transformations and usage local and global statistical characteristics The experimental researches of the proposed algorithm for real medical images processing are shown.