Аналіз та удосконалення методів та засобів усунення  спотворень в сигналах зображень та відео

Орест Денисюк; Ростислав Наконечний

doi:10.15407/fmmit2023.38.058

Орест Денисюк
Ростислав Наконечний

DOI: https://doi.org/10.15407/fmmit2023.38.058

Ключові слова: Adaptive thresholding, Analysis of image processing methods, Image binarization, improved adaptive thresholding algorithm, Reducing noise in images.

Анотація

Основною метою цієї статті було дослідження існуючих методів обробки зображень, бінаризації та шумозаглушення, а також розробка вдосконаленого адаптивного алгоритму порогової обробки. Аналіз методів та інструментів для усунення спотворень у зображеннях і відеосигналах є актуальним завданням у багатьох галузях, зокрема в медицині, комп'ютерному зорі та документознавстві. У статті детально розглянуто існуючі методи бінаризації та шумозаглушення, виокремлено їхні переваги та обмеження. Однак головним досягненням є розробка та реалізація вдосконаленого адаптивного алгоритму порогової обробки. Цей алгоритм враховує особливості зображення та автоматично адаптує поріг бінаризації для кращої якості обробки. Він є значним внеском в область обробки зображень і може бути використаний в різних сферах, включаючи медичну діагностику та візуальне виявлення об'єктів на зображеннях.

Посилання

Zhurba A., Gasik M. Binarization methods and investigation of their influence on the fractal dimension of functional coatings. Modern Problems of Metalurgy. 2020. No. 23. P. 30–42. URL: https://doi.org/10.34185/1991-7848.2020.01.04 (date of access: 10.10.2023).

Vlăsceanu G. V., Tarbă N. Harnessing Neural Networks for Enhancing Image Binarization Through Threshold Combination. BRAIN. Broad Research in Artificial Intelligence and Neuroscience. 2023. Vol. 14, no. 2. P. 59–75. URL: https://doi.org/10.18662/brain/14.2/444 (date of access: 10.10.2023).

Polyakova M. V., Nesteryuk A. G. IMPROVEMENT OF THE COLOR TEXT IMAGE BINARIZATION METHOD USING THE MINIMUM-DISTANCE CLASSIFIER. Applied Aspects of Information Technology. 2021. Vol. 4, no. 1. P. 57–70. URL: https://doi.org/10.15276/aait.01.2021.5 (date of access: 10.10.2023).

Binary Ghost Imaging Based on the Fuzzy Integral Method / X. Yang et al. Applied Sciences. 2021. Vol. 11, no. 13. P. 6162. URL: https://doi.org/10.3390/app11136162 (date of access: 10.10.2023).

Masaya Takagi, Misaki Kinoshita-Ise, Masahiro Fukuyama, Saori Nishikawa, Mami Miyoshi, Takaki Sugimoto, Masako Yamazaki, Masashi Ogo, Manabu Ohyama, Invention of automated numerical algorithm adopting binarization for the evaluation of scalp hair coverage: An image analysis providing a substitute for phototrichogram and global photography assessment for hair diseases, Journal of Dermatological Science, 2023, ISSN 0923-1811, https://doi.org/10.1016/j.jdermsci.2023.09.003 .

Теорія і Практика Обробки Сигналів у Малохвильовій(Wavelet)Області. / Наконечний А. Й., Лагун І. І., Верес З. Є., Наконечний Р. А., Федак В. І., (2020).

Adhari F. M., Abidin T. F., Ferdhiana R. License Plate Character Recognition using Convolutional Neural Network. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence. 2022. Vol. 8, no. 1. P. 51–60. URL: https://doi.org/10.20473/jisebi.8.1.51-60 (date of access: 10.10.2023).

A Combined Approach for the Binarization of Historical Tibetan Document Images / Y. Han et al. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 2019. Vol. 33, no. 14.P.1954038.URL: https://doi.org/10.1142/s0218001419540387 (date of access: 10.10.2023).

Vahid Rezanezhad, Konstantin Baierer, and Clemens Neudecker. 2023. A hybrid CNN-Transformer model for Historical Document Image Binarization. In Proceedings of the 7th International Workshop on Historical Document Imaging and Processing (HIP '23).