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
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
