Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorАндрікевич, С. А.uk
dc.contributor.authorТужанський, С. Є.uk
dc.contributor.authorAndrikevych, S.en
dc.contributor.authorTuzhanskyi, S.en
dc.date.accessioned2025-11-20T13:27:25Z
dc.date.available2025-11-20T13:27:25Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationАндрікевич 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.issn2311-2662
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50089
dc.description.abstractThe 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.abstractУ 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.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 1 (49) : 82–88.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/786
dc.subjectгістограмна еквалізаціяuk
dc.subjectконтрастністьuk
dc.subjectочне дноuk
dc.subjectфункція кумулятивного розподілу (CDF)uk
dc.subjectгістограма інтенсивностейuk
dc.subjecthistogram equalizationuk
dc.subjectCLAHEen
dc.subjectcontrasten
dc.subjectfundusen
dc.subjectcumulative distribution function (CDF)en
dc.subjectintensity histogram.en
dc.titleУдосконалений метод адаптивної гістограмної еквалізації кольорових зображень очного днаuk
dc.title.alternativeImproved method of adaptive histogram equalization for color fundus imagesen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.93
dc.relation.referencesPavlov, 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/52en
dc.relation.referencesPavlov 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/123456789/30520en
dc.relation.referencesKaras 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/10.31649/1681-7893-2024-47-1-140-147en
dc.relation.referencesReza, 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.0000028532.53893.82en
dc.relation.referencesO. 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/123456789/38640en
dc.relation.referencesRomanyuk 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/123456789/43075en
dc.relation.referencesMishra, 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/2109.00886en
dc.relation.referencesBabyuk 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/123456789/36182en
dc.relation.referencesOpenCV Team. (n.d.). OpenCV: Open Source Computer Vision Library. OpenCV. Retrieved March 26, 2025, from https://opencv.org/en
dc.relation.referencesMatplotlib Developers. (n.d.). Matplotlib Pyplot Tutorial. Matplotlib. Retrieved March 26, 2025, from https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/pyplot.htmlen
dc.relation.referencesDataset Ninja. Visualization Tools for High Resolution Fundus Dataset. Dataset Ninja; 2025. Accessed February 10, 2025. https://datasetninja.com/high-resolution-fundusen
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-82-88


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію