A new mathematical model for contrast enhancement in digital images

Abstract

Метою даної роботи є запропонування нової математичної моделі для оптимального підвищення контрастності цифрового зображення. Основна ідея полягає в поєднанні стратегії “розділяй і володарюй” та реакційно–дифузійної математичної моделі для підвищення контрасту і виділення інформації та деталей зображення на основі нової концепції алгоритму синусно-косинусної оптимізації. Техніка “розділяй і володарюй” є підходящим методом для посилення контрасту з ефективністю, яка безпосередньо залежить від вибору ваг у підпросторах декомпозиції. Методи: у цій роботі використано новий алгоритм для оптимального вибору ваг з урахуванням оптимізації міри покращення (EME). Результати: для оцінки ефективності запропонованого алгоритму подано експериментальні результати, які показують, що запропонована методика гібридизації є надійно ефективною і дає чіткі та висококонтрастні зображення.
The aim of this work is to propose a new mathematical model for optimal contrast enhancement of a digital image. The main idea is to combine the Divide-and-Conquer strategy, and a reaction diffusion mathematical model to enhance the contrast, and highlight the information and details of the image, based on a new conception of the Sine-Cosine optimization algorithm. The Divide-and-Conquer technique is a suitable method for contrast enhancement with an efficiency that directly depends on the choice of weights in the decomposition subspaces. Methods: in this paper, a new algorithm has been used for the optimal selection of the weights considering the optimization of the enhancement measure (EME). Results: in order to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, experimental results are presented which show that the proposed hybridization technique is robustly effective and produces clear and high contrast images.

Description

Citation

A new mathematical model for contrast enhancement in digital images / N. E. Alaa, K. Alaa, M. Atounti, F. Aqel // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 9. — No 2. — P. 342–350.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By