เเทคนิคการแบ่งส่วนฮิสโทแกรมโดยใช้การหาค่าสูงสุดของแต่ละส่วนสำหรับการปรับปรุงคุณภาพของภาพ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
เนื่องจากภาพถ่ายดิจิทัลมีลักษณะของภาพที่มีความแตกต่างกัน ซึ่งได้รับมาจากกล้องดิจิทัลและวิธีการถ่ายภาพที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงเกิดการพัฒนาวิธีการปรับปรุงคุณภาพของภาพเหล่านี้ สำหรับงานวิจัย นี้ได้นำเสนอวิธีการปรับปรุงคุณภาพของภาพโดยมีทั้งหมดสี่ขั้นตอนดังนี้ ขั้นตอนแรกนำวิธีการของ CLAHE มาทำการปรับปรุงคุณภาพของภาพ ต่อมานำฮิสโทแกรมของภาพที่ได้จากภาพในขั้นตอนแรกมาแบ่งส่วนตามหลักการหาค่าสูงสุดเฉพาะบริเวณ ขั้นตอนที่สามนำแต่ละส่วนของฮิสโทแกรมที่ถูกแบ่งแล้วมาปรับความ สม่ำเสมอตามวิธีการของการปรับปรุงคุณภาพแบบกระจายฮิสโทแกรมสม่ำเสมอ ขั้นตอนสุดท้ายทำการแปลง ฮิสโทแกรมกลับมาเป็นภาพระดับสีเทา เมื่อนำวิธีการนี้ไปทดลองกับภาพเพื่อเปรียบเทียบค่าความผิดพลาดของค่าเฉลี่ยความสว่างสัมบูรณ์ของภาพกับวิธีการแบบดั้งเดิม พบว่าวิธีการนี้ให้ผลที่ดีกว่าถึงแม้ว่าวิธีการนี้จะใช้เวลาในการประมวลผลมากกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ใน Journal of Advanced Development in Engineering and Science ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในJournal of Advanced Development in Engineering and Science ถือเป็นลิขสิทธิ์ของ Journal of Advanced Development in Engineering and Science หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก Journal of Advanced Development in Engineering and Scienceก่อนเท่านั้น
References
Kim, Y. (1997). Contrast enhancement using brightness preserving bi-histogram equalization. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 43(1), 1-8.
Gonzalez, R. C. & Woods, R. E. (2002). Digital Image Processing. New Jersey: Prentice Hall.
Chen, S. & Ramli, A. R. (2003). Minimum mean brightness error bi-histogram equalization in contrast enhancement. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 49(4), 1310-1319.
Yeganeh, A. Z. H. & Rezaie, A. (2008). A novel approach for contrast enhancement based on Histogram Equalization. In 2008 International Conference on Computer and Communication Engineering (p. 256–260). 13-15 May, 2008, Kuala Lumpur, Malaysia.
Parveen, N. R. S. & Sathik, M. M. (2009). Enhancement of Bone Fracture Images by Equalization Methods. In 2009 International Conference on Computer Technology and Development (Vol. 2, p. 391–394). 13-15 November, 2009, Kota Kinabalu, Malaysia.
Chang, Y. & Chang, C. (2010). A simple histogram modification scheme for contrast enhancement. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 56(2), 737–742.
Li, W. (2011). A new algorithm of histogram equalization in infrared image. In 2011 International Conference on Electrical and Control Engineering (p. 957–958). 16-18 September, 2011, Yichang, China.
Fazli, S. et al. (2013). A novel retinal vessel segmentation based on local adaptive histogram equalization. In 2013 8th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP) (p. 131–135). 10-12 September, 2013, Zanjan, Iran.
Zuiderveld, K. (1994). Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. In Hackbert, P. S. (Ed.). Graphics Gems IV (p. 474-485). San Diego, California: Academic Press.
Wayalun, P. et al. (2013). Evaluation of Automated Chromosome G-band Images Enhancement Using Histogram Equalization. KKU Research Journal, 18(2), 240–256. (in Thai)
Wisassakwichai, C. et al. (2019). Computational method for color vision of coffee bean roastingusing openCV. UTK RESEARCH JOURNAL, 13(2), 25-38. (in Thai)
Kingboo, A. & Chariyathitipong, P. (2020). Interpolation-Based Enhancement Technique for Image Enlargement. Journal of Science and Technology, Ubon Ratchathani University, 22(1), 148-156. (in Thai)
Nakai, K. et al. (2013). Color image contrast enhacement method based on differential intensity/saturation gray-levels histograms. In 2013 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (p.445-449). 12-15 November, 2013, Naha, Japan.
Nakajima, N. & Taguchi, A. (2014). Intensity/saturation enhancement based on differential gray-levels histogram equalization. In 2014 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (p.527-530). 17-20 November, 2014, Ishigaki, Japan.
Taguchi, A. (2017). Color Systems and Color Image Enhancement Methods. ECTI Transactions on Computer and Information Technology, 10(2), 97–110.
Wiangsamut, S. et al. (2006). Fingerprint Image Enhancement Using Voting Algorithm. Asia-Pacific Journal of Science and Technology, 11(3), 213–227. (in Thai)
Giulio, S. et al. (2020). Pipeline for Advanced Contrast Enhancement (PACE) of Chest X-ray in Evaluating COVID-19 Patients by Combining Bidimensional Empirical Mode Decomposition and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Sustainability, 12(20), 8573-8589.
Lee, H. et al. (2023). Chest Radiographs Enhancement with Contrast Limited Adaptive Histogram. In 2023 17th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (p.1-2). 3-5 January, 2023, Seoul, Republic of Korea.
Belaid, A., et al. (2011). Implicit active contours for ultrasound images segmentation driven by phase information and local maximum likelihood. In 2011 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro. (p.630–635). 30 March - 2 April, 2011, Chicago, IL, USA.
Nafkha, A. (2013). Near maximum likelihood detection algorithm based on 1-flip local search over uniformly distributed codes. In 2013 IEEE International Conference on Communications (p.4900–4904). 9-13 June, 2013, Budapest, Hungary.
Saravanan, C. (2010). Color Image to Grayscale Image Conversion. In 2010 Second International Conference on Computer Engineering and Applications (vol. 2, p.196–199). 19-21 march, 2010, Bali, Indonesia.