ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Images Enhancemcut By using...>الوصف

Images Enhancemcut By using the Histogram

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Sardiq, Asmaa (Author)
مؤلفين آخرين: Hussien, Layla (co-Auth) , عباس، امل حسين (co-Auth)
المجلد/العدد: ع 3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2006
الصفحات: 38 - 49
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 424519
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
الكثافة الضوئية | مستخلصات الأبحاث | الصور الرقمية | الصفات المرئية | المنحنى التكراري | الخوارزميات
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: المنحني التكراري للصورة هو عبارة عن رسم بياني يوضح توزيع الكثافة الضوئية في الصورة. ودالة المنحني التكراري تنشئ خريطة بتحديد عدد من الصفائح الحيزية كل واحدة منها تمثل قيمة معينة من البيانات الموجودة في الصورة ومن ثم تقوم بحساب عدد النقاط الموجودة ضمن كل قيمة. تحسين الصور الذي يقوم بتعديل عناصر الصورة هو طريقة تقليدية لتعديل الصفات المرئية في الصورة. هناك عدد من طرق تحسين الصور الرقمية التي تستخدم للوصول إلى اقصى تحسين مرئي ملموس ويستخدم في التطبيقات البشرية والصناعية من خلال المنحني التكراري. جميع هذه الطرق تحاول تحسين التباين في الصور بدون قياس التباين بذاته. في هذا البحث يتم عرض طريقتين لتحسين الصور باستخدام المنحني التكراري الأولى والتي تعتمد على أعلى قيمة وأقل قيمة للشدة الضوئية في الصورة والطريقة الثانية Histogram) Stretching) تعتمد على إعادة بناء أو ترتيب قيم الشدة الضوئية للصورة. (Histogram Equalization) النتائج العلمية تشير إلى أن الصور المستخدمة أصبحت أكثر وضوحا بعد تطبيق خوارزميات تحسين الصور المعروضة كما تم استخدام الطريقة العيانية لتقييم نتائج الخوارزميات.

An image histogram is a chart that shows the distribution of intensities in an image. The image histogram Function creates plot by making n equally spaced bins each representing a range of data values, and then calculates the number of pixels within each range. Image enhancement that modifying the value of picture elements is a classical method for improving the visual perception .Many digital enhancement techniques have been used in order to optimize the visual quality of image for human or machine vision through histogram modifications. All these methods try to enhance the contrast of the input image without measuring the contrast itself. In this paper two histogram modification methods are introduced the first one (histogram stretching) depending on the maximum and minmum brightness value in the image, while the second one (histogram equalization) depend on there-arrange the brightness values in the image. The experimental results indicate that the images more brightness after applying the two enhancement methods and the quality of the processed images is measured subjectively
وصف العنصر: أصل المقال منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.