Generalized description of contrast of image elements
Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Generalized description of contrast of image elements
|
|
| Creator |
Romanyshyn, Y. M.
Yelmanova, E. S. |
|
| Contributor |
Lviv Polytechnic National University
University of Warmia and Mazury in Olsztyn, Poland |
|
| Subject |
оцінка якості зображення
контраст зображення контраст елементів зображення зважений контраст відносний контраст ядро контрасту image quality assessment image contrast contrast of image elements weighted contrast relative contrast contrast kernel 004.932 |
|
| Description |
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. The problem of image quality assessment in the transmission and processing of video data in information and telecommunication systems is considered. The task of no-reference measurement of contrast of two image elements (objects and background) for complex (multielement) images is solved. A new method of contrast measurement of elements of complex images on the basis of analytical assessments of contrast of appropriate elements on initial (primary) and on inverse (negative) images is proposed. А generalized description of image elements contrast for different definition of contrast kernels is suggested. The new definitions of a weighted and relative contrast of image elements are proposed. The research of known and proposed definitions of a weighted and relative contrast to evaluate the efficiency of measuring (of quantitative assessment) of contrast of image elements was carried out. |
|
| Date |
2018-11-13T15:34:46Z
2018-11-13T15:34:46Z 2017-03-28 2017-03-28 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
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.
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42966 Romanyshyn Y. M. Generalized description of contrast of image elements / Y. M. Romanyshyn, E. S. Yelmanova // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 872. — P. 35–42. |
|
| Language |
en
|
|
| Relation |
Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, 872, 2017
https://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp 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). 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. KhKhIKh, 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). |
|
| Rights |
© Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
© Romanyshyn Y. M., Yelmanova E. S., 2017 |
|
| Format |
35-42
8 application/pdf image/png |
|
| Coverage |
Львів
|
|
| Publisher |
Видавництво Львівської політехніки
|
|