| dc.contributor.author | Андрікевич, С. А. | uk |
| dc.contributor.author | Тужанський, С. Є. | uk |
| dc.contributor.author | Andrikevych, S. | en |
| dc.contributor.author | Tuzhanskyi, S. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-11-20T13:27:25Z | |
| dc.date.available | 2025-11-20T13:27:25Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Андрікевич С. А., Тужанський С. Є. Удосконалений метод адаптивної гістограмної еквалізації кольорових зображень очного дна // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 1 (49). С. 82–88. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/786. | uk |
| dc.identifier.issn | 2311-2662 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50089 | |
| dc.description.abstract | The paper investigates the improvement of the visualization quality of color fundus images
using the contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) method. The method is applied to
the R, G, B channels of images from the HRF database. The results showed an increase in the average
contrast, and visual analysis confirmed better visibility of fundus vessels while preserving local details.
The proposed approach is effective for image preprocessing in medical diagnostics. The proposed
CLAHE method by separately processing the R, G, B channels has demonstrated its effectiveness in
enhancing the contrast of fundus images, as evidenced by an increase in the average contrast by 4.4%
and better visibility of retinal vessels, especially in the green channel, and also helps to make abnormal
structures such as neoplasms or hemorrhages more visible. However, the method causes a shift in the
color balance, which may affect the diagnostic value of the images, and also enhances chromatic
aberration at its borders. | en |
| dc.description.abstract | У роботі досліджено підвищення якості візуалізації кольорових зображень очного дна
методом адаптивної гістограмної еквалізації з обмеженням контрасту (CLAHE). Метод
застосовано до R, G, B каналів зображень із бази даних HRF. Результати показали зростання
середнього контрасту, а візуальний аналіз підтвердив кращу видимість судин очного дна при
збереженні локальних деталей. Запропонований підхід є ефективним для попередньої обробки
зображень у задачах медичної діагностики. Запропонований метод застосування CLAHE шляхом
окремої обробки каналів R, G, B продемонстрував свою ефективність для підвищення
контрастності зображень очного дна, що підтверджується зростанням середнього контрасту на
4.4% та кращою видимістю судин сітківки, особливо в зеленому каналі, а також допомагає
зробити більш помітними аномальні структури, такі як новоутворення чи крововиливи. Однак
метод спричиняє зсув колірного балансу, що може впливати на діагностичну цінність зображень,
а також підсилює хроматичну аберацію на його границях. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 1 (49) : 82–88. | uk |
| dc.relation.uri | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/786 | |
| dc.subject | гістограмна еквалізація | uk |
| dc.subject | контрастність | uk |
| dc.subject | очне дно | uk |
| dc.subject | функція кумулятивного розподілу (CDF) | uk |
| dc.subject | гістограма інтенсивностей | uk |
| dc.subject | histogram equalization | uk |
| dc.subject | CLAHE | en |
| dc.subject | contrast | en |
| dc.subject | fundus | en |
| dc.subject | cumulative distribution function (CDF) | en |
| dc.subject | intensity histogram. | en |
| dc.title | Удосконалений метод адаптивної гістограмної еквалізації кольорових зображень очного дна | uk |
| dc.title.alternative | Improved method of adaptive histogram equalization for color fundus images | en |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 004.93 | |
| dc.relation.references | Pavlov, S. V., Vovkotrub, D. V., Dovgalyuk, R. Yu., & Khani, A.-Z. Information technologies for
improving the quality of biomedical images. Information technologies and computer engineering. 2012
No. 21(2). P. 41-48 https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/52 | en |
| dc.relation.references | Pavlov S. V., Saldan Y. R., Zlepko S. M., Azarov O. D., Tymchenko L. I., Abramenko L. V. Methods
for preprocessing tomographic images of the fundus. Information technologies and computer
engineering. 2019. No. 2. P. 4-12. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30520 | en |
| dc.relation.references | Karas O.V., Tymchyk S.V., Saldan Yu.R., Mominzhanova K., Moiseyev D.V. Analysis of fundus
images based on machine learning, Opt-el. inf-energ. tech. 2024. No. 47, issue 1, pp. 140–147
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-140-147 | en |
| dc.relation.references | Reza, Ali M.. “Realization of the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) for
Real-Time Image Enhancement.” Journal of VLSI signal processing systems for signal, image and
video technology, Vol. 38 (2004): P.35-44.
https://link.springer.com/article/10.1023/B:VLSI.0000028532.53893.82 | en |
| dc.relation.references | O. V. Komenchuk and O. B. Mokin, “ANALYSIS OF PRE-PROCESSING METHODS OF
PANORAMIC DENTAL X-RAY IMAGES FOR IMAGE SEGMENTATION PROBLEMS”, Bulletin
of the Ukrainian Institute of Dental Medicine. 2023. No. 5, pp. 41–49,
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/38640 | en |
| dc.relation.references | Romanyuk O. N., Pavlov, S. V., Bobko, O. L., Zavalnyuk, E. K., Reshetnik, O. O. (2024). Big data
analysis in computer graphics. Optical-Electronic Information and Energy Technologies, 47(1), 50-57.
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43075 | en |
| dc.relation.references | Mishra, Akshansh. "Contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) approach for
enhancement of the microstructures of friction stir welded joints." arXiv preprint arXiv:2109.00886
(2021). https://arxiv.org/pdf/2109.00886 | en |
| dc.relation.references | Babyuk N. P., Pavlov S. V., Kolisnyk P. F., Lunin Ya. Features of computer analysis of biomedical
images of conjunctival microcirculation. Optical-Electronic Information and Energy Technologies.
2021. No. 2: pp. 53-65. http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36182 | en |
| dc.relation.references | OpenCV Team. (n.d.). OpenCV: Open Source Computer Vision Library. OpenCV. Retrieved March 26,
2025, from https://opencv.org/ | en |
| dc.relation.references | Matplotlib Developers. (n.d.). Matplotlib Pyplot Tutorial. Matplotlib. Retrieved March 26, 2025, from
https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/pyplot.html | en |
| dc.relation.references | Dataset Ninja. Visualization Tools for High Resolution Fundus Dataset. Dataset Ninja; 2025. Accessed
February 10, 2025. https://datasetninja.com/high-resolution-fundus | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-82-88 | |