Метод адаптивного улучшения слабоконтрастных изображений на основе нечетких преобразований

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 неч...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2016
Hauptverfasser: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132085
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung: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.
ISSN:1561-5359