Praca dotyczy zagadnienia poprawy kontrastu achromatycznych obrazów cyfrowych. Na tle prezentowanych w literaturze metod poprawy kontrastu obrazów przedstawiono ważoną lokalną metodę poprawy kontrastu będącą uogólnieniem pewnej klasy znanych lokalnych metod poprawy kontrastu.
EN
In this paper the problem of contrast enhancement of gray-level images is analyzed. On the background of the methods described in literature novel weighted local contrast enhancement method, which is a generalization of a certain class of local contrast enhancement method, is presented.
W artykule opisano analizę metod poprawy jakości obrazu w celu zwiększenia rozróżnienia szczegółów kontrastów lokalnych. Wyodrębniono metody nieostrego maskowania. Pokazano, że lokalny kontrast stosowany może być podstawą konstruowania metod nieostrego maskowania. Zaproponowano i uzasadniono optymalizację przetwarzania składowej niskoczęstotliwościowej obrazu. Na przykładach potwierdzono skuteczność przedstawionych rozwiązań.
EN
The paper presents analysis of methods for image quality enhancement for increasing distinguish ability of the details. Methods for unsharp masking are emphasized. It is shown, that the relative local contrast can be the base for construction of unsharp masking methods. Optimization of Iow frequency image component transformation is proposed and discussed. Advisability of proposed solutions in the examples is verified.
Artykuł ten dokonuje przeglądu istniejących technik filtracji sekwencji wideo, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości ich zastosowania do aplikacji czasu rzeczywistego. Zaproponowano też rozwiązanie wykorzystujące detekcję ruchu w kolejnych klatkach ograniczającą efekt smużenia, połączone z zastosowaniem przestrzennych wersji wektorowej mediany oraz filtra FDPA. Szczególnie efektywne jest zastosowanie proponowanych rozwiązań w połączeniu z poprawą kontrastu do sekwencji wykonywanych przy słabym oświetleniu.
EN
An overview of real-time video filtering techniques was presented in this paper. The new approach is based on temporal mean combined with movement detection and spatial filtering was presented. Presented technique provides excellent noise suppression ability with low computational complexity.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.