Запис Детальніше

Оцінювання якості зображень томограм макулярної області сітківки ока

Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Оцінювання якості зображень томограм макулярної області сітківки ока
Оценка качества изображений томограммы макулярной области сетчатки глаза
Evaluation of quality images of tomograms the macular region seats of eyes
 
Creator Павлов, С. В.
Салдан, Й. Р.
Тимченко, Л. І.
Вовкотруб, Д. В.
Кокряцька, Н. І.
Степанюк, Д. С.
Злепко, С. М.
 
Subject корекція яскравості зображення
методика нерізкого маскування
медіанна фільтрація
адаптивна вінерівська фільтрація
коррекция яркости изображения
методика нерезкого маскирования
медианная фильтрация
адаптивная винеровской фильтрация
correction of brightness of the image
method of unsteady masking
median filtration
adaptive Venerian filtration
 
Description Робота присвячена практичному підтвердженю доцільність застосування методів корекції яскравості зображення, у випадку його загального затемнення, а також методики нерізкого маскування для підвищення чіткості зображення. Встановлено кращу якість видалення періодичного шуму медіанною фільтрацією порівняно з адаптивною вінерівською фільтрацією. Для виконання фільтрації виконано перетворення, які ґрунтуються на тому, що інтенсивність зображення змінюється в просторових координатах повільніше, ніж функція перешкоди. У методах фільтрації при оцінці реального сигналу в деякій точці кадру беруться до уваги деяку множину сусідніх точок, скориставшись певною схожістю сигналу в даних точках. Практично підтверджено доцільність застосування методів корекції яскравості зображення, у випадку його загального затемнення, а також методики нерізкого маскування для підвищення чіткості зображення. Встановлено кращу якість видалення періодичного шуму медіанною фільтрацією порівняно з адаптивною вінерівською фільтрацією. Практично визначено невелику перевагу у швидкості виконання адаптивної вінерівської фільтрації над медіанною фільтрацією в пакеті MATLAB, тому дану особливість потрібно враховувати при створенні нових методів просторового оброблення зображень, які будуть використовувати вищеназвані фільтри
Работа посвящена практическому подтверждению целесообразности применения методов коррекции яркости изобра-жения, в случае его общего затмения, а также методики нерезкого маскирования для повышения четкости изображения. Установ-лено лучшее качество удаления периодического шума медианной фильтрацией по сравнению с адаптивной винеровской фильтра-цией. Для выполнения фильтрации выполнены преобразования, основанные на том, что интенсивность изображения изменяется в пространственных координатах медленнее, чем функция препятствия. В методах фильтрации при оценке реального сигнала в неко-торой точке кадра принимаются во внимание некоторое множество соседних точек, воспользовавшись определенной схожестью сигнала в данных точках. Практически подтверждена целесообразность применения методов коррекции яркости изображения, в случае его общего затмение, а также методики нерезкого маскирования для повышения четкости изображения. Установлено луч-шее качество удаления периодического шума медианной фильтрацией по сравнению с адаптивной винеровской фильтрацией. Практически определено небольшое преимущество в скорости выполнения адаптивной винеровской фильтрации над медианной фильтрацией в пакете MATLAB, поэтому данную особенность нужно учитывать при создании новых методов пространственного обработки изображений, которые будут использовать вышеназванные фильтры.
The paper is devoted to the practical confirmation of the expediency of applying the methods of correction of the brightness of the image, in the event of its general eclipse, as well as the method of unscrupulous masking to improve image clarity. The best quality of removing periodic noise by median filtration is established compared to adaptive Vineyard filtration. For filtration, conversions have been made based on the fact that the intensity of the image varies in spatial coordinates slower than the interference function. In the filtration methods, when evaluating a real signal at some point in the frame, some set of adjacent points is taken into account, taking advantage of a certain similarity of the signal at the given points. Practically the expediency of using the methods of correction of the brightness of the image, in the event of its general eclipse, as well as non-erroneous masking techniques to enhance the image clarity has been confirmed. The best quality of removing periodic noise by median filtration is established compared to adaptive Vineyard filtration. Practically a slight advantage is found in the speed of adaptive Wien filtering over median filtering in the MATLAB package, so this feature needs to be taken into account when creating new spatial image processing methods that will use the above filters.
 
Date 2019-05-13T08:36:36Z
2019-05-13T08:36:36Z
2017
 
Type Article
 
Identifier Оцінювання якості зображень томограм макулярної області сітківки ока [Текст] / С. В. Павлов, Й. Р. Салдан, Л. І. Тимченко [та ін.] // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 3. – С. 4-13.
1999-9941
2078-6387
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24718
681.5:613
 
Language uk_UA
 
Relation Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 3 : 4-13.
https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/682
Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физмалит, 2003. – 784 с.
Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эд-динс. – М.: Техносфера, 2006. – 616 с.
Кански Д. Клиническая офтальмология: систематизированый подход. Пер. с англ. / Д. Кански. – М.: Логосфера, 2006. – 744 с.
Dougherty G. Digital Image Processing for Medical Applications / Geoff Dougherty – 2009. – 462 р.
Lim, Jae S. Two-Dimensional Signal and Image Processing / S. Jae Lim. – 1989. – 694р.
New measurement system for fault location in optical waveguide devices based on an interferometric technique / K. Takada, I. Yokohama, K.Chida,J. Noda // Appl. Opt. – 1987. – Vol. 26. – Р. 1603-1606.
S. V. Pavlov; V. B. Vassilenko; I. R. Saldan; D. V. Vovkotrub; A. A. Poplavskaya, et al. Methods of processing biomedical image of retinal macular region of the eye, Proc. SPIE 9961, Reflection, Scattering, and Diffraction from Surfaces V, 99610X (September 26, 2016); doi:10.1117/12.2237154..
S. O. Romanyuk; S. V. Pavlov; O. V. Melnyk. New method to control color intensity for antialiasing. Control and Communications (SIBCON), 2015 International Siberian Conference. - 21-23 May 2015. - DOI: 10.1109/SIBCON.2015.7147194.
A.V. Dubolazov; G. D. Koval; N. I. Zabolotna and S. V. Pavlov. Fractal structure of optical anisotropy Mueller-matrices images of biological layers, Proc. SPIE 9066, Eleventh International Conference on Correlation Optics, 90661W (December 17, 2013); doi:10.1117/12.2053848
N. Romanyuk; S. V. Pavlov; R. Yu. Dovhaliuk; N. P. Babyuk; M. D. Obidnyk, et al. Microfacet distribution function for physically based bidirectional reflectance distribution functions, Proc. SPIE 8698, Optical Fibers and Their Applications 2012, 86980L (January 11, 2013); doi:10.1117/12.2019338.
Павлов С. В. Оброблення біомедичних зображень із застосуванням швидкого перетворення Фур’є / С. В.Павлов, Д. В. Вовкотруб, Р. Ю. Довголюк // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. –2011. – №2. – С. 96-101.
Павлов С. В. Створення блоків нечіткої логіки біомедичної системи для аналізу структурних змін при діагностиці томограм ока ОКТ/С. В. Павлов, Д. В. Вовкотруб // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах – 2013. – №2.(43). – С. 146-152.
Застосування оптико-електронних технологій для оброблення біомедичних зображень шляхом формування інформаційних ознакС. В. Павлов, О. Д. Азаров, Д. В. Вовкотруб, Н.П.Бабюк // Проблеми інформатизації та управління: збірник наукових праць: Випуск 1 (41). – 2013. – №1. – С. 81-87.
Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І., Герцій О.А., Петровський М.С., Степанюк Д.С., Паралельно-ієрархічні мережі для оброблення зображень.Теоретичні дослідження — Полтава : АСМІ, 2017. – 469 с.
Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І., Герцій О.А., Петровський М.С., Степанюк Д.С., Паралельно-ієрархічні мережі для оброблення біомедичних зображень та зображень плям лазерних пучків. Експери-ментальні дослідження — Полтава : АСМІ, 2017. – 363 с.
 
Format application/pdf
 
Publisher ВНТУ