RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика // Архив

Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ., 2020, номер 1, страницы 57–63 (Mi vagtu616)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

КОМПЬЮТЕРНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

Приведение гистограммы яркости слабоконтрастных цифровых изображений к двухуровневому кусочно-равномерному распределению

А. Б. Раухваргер, Н. А. Пошехонов

Ярославский государственный технический университет, Ярославль, Российская Федерация

Аннотация: Проведение обработки цифровых изображений с целью усиления контраста для повышения различимости деталей, выполняемое гистограммными методами, осуществляющими приближенное приведение гистограммы яркости изображения к заданному распределению, имеет свои недостатки. Использование алгоритма равномерного распределения не требует больших временных затрат, но не позволяет управлять степенью яркости и контрастом преобразованного изображения. Лучшей различимости деталей, по сравнению с равномерным распределением, удается достигать использованием нормального распределения, но в этом случае решение требует численных методов, на которые затрачивается большое количество времени. Предложен алгоритм управления контрастом цифрового изображения приведением гистограммы яркости к распределению, определяемому кусочно-постоянной дифференциальной функцией распределения с двумя уровнями значений. Это позволяет управлять средней яркостью и контрастом, не прибегая к численным методам, при этом в случае очень темных и очень светлых слабоконтрастных изображений можно добиться большей различимости деталей. Представлены математические основы предлагаемого алгоритма. Исследованы возможности увеличения степени различимости деталей в обработанном слабоконтрастном изображении по сравнению с известным методом, основанном на приведении гистограммы яркости к равномерному распределению.

Ключевые слова: цифровые изображения, гистограмма, слабоконтрастное изображение, яркость, контрастность, различимость деталей, равномерное распределение, кусочно-равномерное распределение.

УДК: 004.932

Поступила в редакцию: 18.12.2019

DOI: 10.24143/2072-9502-2020-1-57-63



© МИАН, 2024