Abstract
предложен метод контрастирования цифровых изображений средствами модифицированного S-образного преобразования яркости, в рамках которого предлагается подход к определению количественных значений показателей и точки перегиба функций преобразования яркости. Характеризуются классы изображений, к которым применим предлагаемый метод, также коротко описываются существующие методы контрастирования изображений, такие как линейное контрастирование, степенное преобразования яркости, гистограммная подгонка и гистограммная эквализация. Приводятся примеры малоконтрастных изображений, примеры их обработки известными методами, анализ достоинств и недостатков известных методов, формулируется суть предлагаемого метода, заключающаяся в аналитическом определении показателей степени S-образной функции преобразования яркости на основе определения с использованием интегральной функции распределения яркости границ поддиапазонов яркости, подлежащих сжатию с заданным коэффициентом. Для визуального анализа эффективности предлагаемого метода контрастирования и его сравнения с известными методами приводятся примеры обработки реальных изображений различного содержания. Представлены результаты анализа достоинств и недостатков данного метода, предлагается подход к автоматизированной оценке количественных параметров преобразования яркости, приводятся аналитические выражения для расчета показателей степени S-образной функции преобразования яркости
a method for digital images contrast enhancement by means of a modified S-shaped transform is considered. The method supposes an approach to measure quantitative values and inflection points of the intensity transform function. In the introduction the classes of images to which the proposed method is applicable are listed. Also in introduction a brief discussion of image contrasting methods such as linear contrasting, stepwise image transformation, histogram matching, and histogram equalization is given. In the main part of the article examples of low-contrast images, examples of their processing by known methods are presented. Analysis of advantages and disadvantages of known methods is given. The main idea of the proposed method, which consists in the analytical determination of the S-shaped brightness transformation function exponents based on the determination of the boundaries of the brightness subranges to be compressed with a given coefficient using the intensity cumulative distribution function is formulated. examples of processing real images of various contents are given for the purpose of visual analysis of the effectiveness of the proposed contrast enhancement method comparing with known methods. The results of the advantages and disadvantages analysis of the proposed method are presented, an approach to the automated intensity transform quantitative parameters estimation is proposed. In conclusion the main results of the study are briefly characterized
Publisher
Voronezh State Technical University
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献
1. No-Reference Image Quality Assessment Algorithm;Proceedings of Telecommunication Universities;2024-05-03