Повышение контраста цветных изображений на основе нечеткой кластеризации и сингулярного разложения

Работа посвящена описанию метода адаптивного повышения контраста цветных изображений на основе применения сингулярного разложения к результатам нечеткой кластеризации в композиции с исходными данными. Предложенный метод позволяет обеспечить сохранение исходной цветопередачи снимков. Формирование кон...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2017
Main Authors: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2017
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162338
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Повышение контраста цветных изображений на основе нечеткой кластеризации и сингулярного разложения / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 45-54. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Работа посвящена описанию метода адаптивного повышения контраста цветных изображений на основе применения сингулярного разложения к результатам нечеткой кластеризации в композиции с исходными данными. Предложенный метод позволяет обеспечить сохранение исходной цветопередачи снимков. Формирование конечного результата производится на основе автоматизации анализа и отбора наиболее значимых составляющих матрицы левых сингулярных векторов. Представлены алгоритм и результаты экспериментальных исследований на примере числовой модели и реального дерматоскопического медицинского изображения. The work is devoted to the description of the method of color images adaptive contrast enhancement, based on the application of singular decomposition to the results of fuzzy clustering in a composition with initial data. The proposed method allows to ensure the preservation of the initial color reproduction of the images. Formation of the final result is made is based on the automation of analysis and selection of the most significant components of the left singular vectors matrix. The algorithm and results of experimental researches are shown on the example of a numerical model and the real dermatoscopic medical image.
ISSN:1561-5359