ПОЛІПШЕННЯ СЛАБОКОНТРАСТНИХ ЗОБРАЖЕНЬ В ЧАСТОТНІЙ ОБЛАСТІ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЧІТКОЇ ІНТЕНСИФІКАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-1-144-2023-12Ключові слова:
цифрове рентгенівське зображення, двовимірне Фур'є-перетворення, амплітуда Фур'є-перетворення, оцінка якості зображення, метод нечіткої інтенсифікації, перетво-рення яскравостіАнотація
Представлені інформаційні можливості методу обробки напівтонових медичних зо-бражень, спрямованого на поліпшення контрасту та підвищення деталізації об’єктів інтересу з метою збільшення достовірності діагностування на їх основі. Пропонова-ний алгоритм заснований на процесі багатоетапної обробки, що включає використан-ня двовимірного частотного перетворення Фур'є та методу нечіткої інтенсифікації в просторової області. Застосування Фур'є-перетворення передбачає корекцію його ко-ефіцієнтів і реконструкцію зображення зворотним перетворенням. Корегуванню під-даються тільки аргументи комплексних коефіцієнтів. Досліджено вплив параметрів частотного перетворення на деталізацію результуючого зображення. Метод нечіт-кої інтенсифікації використовується як передобробка для другого етапу частотного перетворення. Наведено результати обробки на прикладі реальних рентгенівських знімків.
Посилання
Pratt W.K. Digital Image Processing / W.K. Pratt – New York; – Chichester; Weinheim; Brisbane: John Wiley and Sons Inc., 2001. – 723 р.
Zhuravelʹ Y.M. Kratkyy kurs teoryy obrabotky yzobrazhenyy [Elektronnyy re-surs] /Y.M. Zhuravelʹ M., -1999. http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/4
Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс; [пер. c англ. под ред. П.А.Чочиа]. – М.: Техносфера, 2006. – 1070 с].
An Introduction to Digital Image Processing with Matlab Notes for SCM2511 Image Processing 1 Semester 1, 2004 Alasdair McAndrew School of Computer Science and Mathematics Victoria University of Technology 233 с.
An Analysis of X-Ray Image Enhancement Methods
Horst Haußecker. Fuzzy Image Processing/Horst Haußecker,Hamid R. Tizhoosh. Handbook of computer vision and applications.-Vol.2. Signal processing and pattern recognition By Аcademic press, -1999. –722 c.
A. Ehorov, L. Akhmetshyna. Optymizatsiya yaskravosti zobrazhenʹ na osnovi neyro-faznykh tekhnolohiy / Monohrafiya. Yzd. Lambert. −2015 rik. −139 c.http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/48.
M. S. V Sokashe, “Computer assisted method for cervical vertebrae segmentation from x-ray images,” Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng., vol. 2, no. 11, 2013, pp. 4387–4389."
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.