Generalized description of contrast of image elements

2017;
: cc. 35 – 42
Автори: 
Romanyshyn Y. M., Yelmanova E. S.
  1. Lviv Polytechnic National University
  2. University of Warmia and Mazury in Olsztyn, Poland

Розглянуто проблему оцінювання якості зображень під час передавання та оброблення відеоданих у інформаційних та телекомунікаційних системах. Вирішується завдання вимірювання без еталону контрасту елементів зображення (об'єктів та фону) для складних багатоелементних зображень. Запропоновано новий метод вимірювання контрасту елементів складних зображень на основі аналітичних оцінок контрасту відповідних елементів на вхідному (первинному) та інвертованому (негативному) зображеннях. Запропоновано узагальнений опис контрасту елементів зображення для різних визначень ядер контрасту, а також нові визначення зваженого та відносного контрастів елементів зображення. Досліджено відомі та запропоновані визначення зваженого і відносного контрастів для оцінювання ефективності вимірювання (кількісної оцінки) контрасту елементів зображення.

1. Wang, Z. and Bovik, A. C. (2006), Modern Image Quality Assessment, Morgan & Claypool Publishers, San Rafael, California, USA.

2. Gonzalez, R.C. and Woods, R. E. (2002), Digital Image Processing, 2nd ed., Prentice Hall, New Jersey, USA.

3. Wang, Z. and Bovik, A. (2002). A universal image quality index // IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, pp. 81–84.

4. Pratt, W. K. (2001), Digital Image Processing: PIKS Inside, 3rd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, USA.

5. Peli, E. (1990). Contrast in Complex Images // Journal of the Optical Society of America, A, vol. 7, no. 10, pp. 2032–2040.

6. Nesteruk, V. F. and Porfyryeva, N. N. (1970). Contrasting law of light perception // Optics and Spectroscopy, vol. ХХІХ, no. 6, pp. 1138–1143 (In Russian).

7. Vorobel, R. A. (1999), Digital image processing based on the theory of contrast, D. Sc. Thesis, Lviv, Ukraine.

8. Vorobel, R. A. (2012). Logarithmic Image Processing, Naukova Dumka, Kyiv, Ukraine (In Ukrainian).

9. Vorobel, R. A. (2011). The generalized description of weighted and relative contrasts of elements of monochrome images // Information Extraction and Processing, issue 34 (110), pp. 120–128.

10. Yelmanova, E. (2016). Quantitative Evaluation of Contrast for a Complex Image by its Histogram // Proc. of 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science TCSET’2016, Lviv-Slavske, Ukraine, pp. 688–692.

11. Pratt, W. K. (1978), “Psychophysical properties of vision”, in: Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc., New York, USA, pp. 23–49.

12. Stockham, T. G. (1972). Image processing in the context of a visual model // Proc. of the IEEE, vol. 60,no. 7, pp. 828–442.

13. Jourlin, M., Pinoli, J-C. and Zeboudj R. (1989). Contrast definition and contour detection for logarithmic images // Journal of Microscopy, vol. 156, issue 1, pp. 33–40.

14. Public-Domain Test Images for Homework’s and Projects, available at: https://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp (Accessed 1 December 2016).

Romanyshyn Y. M. Generalized description of contrast of image elements / Y. M. Romanyshyn, E. S. Yelmanova // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 872. — С. 35–42.