Generalized description of contrast of image elements

Simple item page
dc.citation.epage42
dc.citation.issue872
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage35
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.affiliationUniversity of Warmia and Mazury in Olsztyn, Poland
dc.contributor.authorRomanyshyn, Y. M.
dc.contributor.authorYelmanova, E. S.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-11-13T15:34:46Z
dc.date.available2018-11-13T15:34:46Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractРозглянуто 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.
dc.description.abstractThe 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.
dc.format.extent35-42
dc.format.pages8
dc.identifier.citationRomanyshyn 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.
dc.identifier.citationenRomanyshyn 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.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42966
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, 872, 2017
dc.relation.references1. Wang, Z. and Bovik, A. C. (2006), Modern Image Quality Assessment, Morgan & Claypool Publishers, San Rafael, California, USA.
dc.relation.references2. Gonzalez, R.C. and Woods, R. E. (2002), Digital Image Processing, 2nd ed., Prentice Hall, New Jersey, USA.
dc.relation.references3. Wang, Z. and Bovik, A. (2002). A universal image quality index // IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, pp. 81–84.
dc.relation.references4. Pratt, W. K. (2001), Digital Image Processing: PIKS Inside, 3rd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, USA.
dc.relation.references5. Peli, E. (1990). Contrast in Complex Images // Journal of the Optical Society of America, A, vol. 7, no. 10, pp. 2032–2040.
dc.relation.references6. 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).
dc.relation.references7. Vorobel, R. A. (1999), Digital image processing based on the theory of contrast, D. Sc. Thesis, Lviv, Ukraine.
dc.relation.references8. Vorobel, R. A. (2012). Logarithmic Image Processing, Naukova Dumka, Kyiv, Ukraine (In Ukrainian).
dc.relation.references9. 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.
dc.relation.references10. 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.
dc.relation.references11. Pratt, W. K. (1978), “Psychophysical properties of vision”, in: Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc., New York, USA, pp. 23–49.
dc.relation.references12. Stockham, T. G. (1972). Image processing in the context of a visual model // Proc. of the IEEE, vol. 60,no. 7, pp. 828–442.
dc.relation.references13. 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.
dc.relation.references14. Public-Domain Test Images for Homework’s and Projects, available at: https://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp (Accessed 1 December 2016).
dc.relation.referencesen1. Wang, Z. and Bovik, A. C. (2006), Modern Image Quality Assessment, Morgan & Claypool Publishers, San Rafael, California, USA.
dc.relation.referencesen2. Gonzalez, R.C. and Woods, R. E. (2002), Digital Image Processing, 2nd ed., Prentice Hall, New Jersey, USA.
dc.relation.referencesen3. Wang, Z. and Bovik, A. (2002). A universal image quality index, IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, pp. 81–84.
dc.relation.referencesen4. Pratt, W. K. (2001), Digital Image Processing: PIKS Inside, 3rd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, USA.
dc.relation.referencesen5. Peli, E. (1990). Contrast in Complex Images, Journal of the Optical Society of America, A, vol. 7, no. 10, pp. 2032–2040.
dc.relation.referencesen6. 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).
dc.relation.referencesen7. Vorobel, R. A. (1999), Digital image processing based on the theory of contrast, D. Sc. Thesis, Lviv, Ukraine.
dc.relation.referencesen8. Vorobel, R. A. (2012). Logarithmic Image Processing, Naukova Dumka, Kyiv, Ukraine (In Ukrainian).
dc.relation.referencesen9. 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.
dc.relation.referencesen10. 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.
dc.relation.referencesen11. Pratt, W. K. (1978), "Psychophysical properties of vision", in: Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc., New York, USA, pp. 23–49.
dc.relation.referencesen12. Stockham, T. G. (1972). Image processing in the context of a visual model, Proc. of the IEEE, vol. 60,no. 7, pp. 828–442.
dc.relation.referencesen13. 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.
dc.relation.referencesen14. Public-Domain Test Images for Homework’s and Projects, available at: https://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp (Accessed 1 December 2016).
dc.relation.urihttps://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
dc.rights.holder© Romanyshyn Y. M., Yelmanova E. S., 2017
dc.subjectоцінка якості зображення
dc.subjectконтраст зображення
dc.subjectконтраст елементів зображення
dc.subjectзважений контраст
dc.subjectвідносний контраст
dc.subjectядро контрасту
dc.subjectimage quality assessment
dc.subjectimage contrast
dc.subjectcontrast of image elements
dc.subjectweighted contrast
dc.subjectrelative contrast
dc.subjectcontrast kernel
dc.subject.udc004.932
dc.titleGeneralized description of contrast of image elements
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2017n872_Romanyshyn_Y_M-Generalized_description_35-42.pdf
Size:
942.71 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2017n872_Romanyshyn_Y_M-Generalized_description_35-42__COVER.png
Size:
484.12 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.96 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Інформаційні системи та мережі. – 2017. – №872