GCF, HARALIK HÁM RMS SÚWRET KONTRASTIN ETALONSIZ BAHALAW KÓRSETKISHLERI

Авторы

  • Mamatov N.S.

    Tashkent irrigatsiya hám awıl xojalıǵın mexanizatsiyalaw injenerleri institutı

  • Jalelova M.M.

    Milliy izertlew universiteti

  • Sh.X.Tojiboeva

    Namangan mámleketlik universiteti

Ключевые слова: цифровое изображение, контраст, индекс, методы усиления контраста, RMS, GCF, Haralik

Аннотация

В данной статье методы оценки контрастности, которая является одним из параметров, определяющих качество изображения, рассматриваются без объективного эталона. Безэталонные методы важны при автоматизации процесса обработки изображений, поскольку в практических задачах эталонного изображения не будет. Критерии GCF (глобальный коэффициент контрастности), контраст Харалика и RMS (среднеквадратичное значение) были выбраны на основе экспериментов среди этих нестандартных методов, и было подтверждено, что они дают хорошие результаты по сравнению с другими критериями.

Библиографические ссылки

1. Голуб Ю.И., Старовойтов Ф.В. Исследование локальных оценок контраста цифровых изображений при отсутствии эталона // Системный анализ и прикладная информатика. 2019. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-lokalnyh-otsenok-kontrasta-tsifrovyh-izobrazheniy-pri-otsutstvii-etalona.

2. Beghdadi, Azeddine & Qureshi, Muhammad & Amirshahi, Seyed Ali & Chetouani, Aladine & Pedersen, Marius. (2020). A Critical Analysis on Perceptual Contrast and Its Use in Visual Information Analysis and Processing. IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2020.3019350.

3. Bex P.J. and Makous W. ‘‘Spatial frequency, phase, and the contrast of natural images,’’ J. Opt. Soc. Amer. A, Opt. Image Sci., vol. 19, no. 6, -Р.1096–1106, 2002.

4. Gade P. & Walsh, P. (2013). Use of GCF aesthetic measure in the evolution of landscape designs. IJCCI 2013 - Proceedings of the 5th International Joint Conference on Computational Intelligence. 83-90.

5. https://www.kaggle.com/datasets/tolgadincer/labeled-chest-xray-images

6. https://www.kaggle.com/datasets/akhileshdkapse/super-image-resolution

7. https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/face-mask-detection