Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/42966
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorRomanyshyn, Y. M.
dc.contributor.authorYelmanova, E. S.
dc.date.accessioned2018-11-13T15:34:46Z-
dc.date.available2018-11-13T15:34:46Z-
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.identifier.citationRomanyshyn Y. M. Generalized description of contrast of image elements / Y. M. Romanyshyn, E. S. Yelmanova // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 872. — С. 35–42.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42966-
dc.description.abstractРозглянуто проблему оцінювання якості зображень під час передавання та оброблення відеоданих у інформаційних та телекомунікаційних системах. Вирішується завдання вимірювання без еталону контрасту елементів зображення (об'єктів та фону) для складних багатоелементних зображень. Запропоновано новий метод вимірювання контрасту елементів складних зображень на основі аналітичних оцінок контрасту відповідних елементів на вхідному (первинному) та інвертованому (негативному) зображеннях. Запропоновано узагальнений опис контрасту елементів зображення для різних визначень ядер контрасту, а також нові визначення зваженого та відносного контрастів елементів зображення. Досліджено відомі та запропоновані визначення зваженого і відносного контрастів для оцінювання ефективності вимірювання (кількісної оцінки) контрасту елементів зображення.
dc.description.abstractThe problem of image quality assessment in the transmission and processing of video data in information and telecommunication systems is considered. The task of no-reference measurement of contrast of two image elements (objects and background) for complex (multielement) images is solved. A new method of contrast measurement of elements of complex images on the basis of analytical assessments of contrast of appropriate elements on initial (primary) and on inverse (negative) images is proposed. А generalized description of image elements contrast for different definition of contrast kernels is suggested. The new definitions of a weighted and relative contrast of image elements are proposed. The research of known and proposed definitions of a weighted and relative contrast to evaluate the efficiency of measuring (of quantitative assessment) of contrast of image elements was carried out.
dc.format.extent35-42
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, 872, 2017
dc.relation.urihttps://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp
dc.subjectоцінка якості зображення
dc.subjectконтраст зображення
dc.subjectконтраст елементів зображення
dc.subjectзважений контраст
dc.subjectвідносний контраст
dc.subjectядро контрасту
dc.subjectimage quality assessment
dc.subjectimage contrast
dc.subjectcontrast of image elements
dc.subjectweighted contrast
dc.subjectrelative contrast
dc.subjectcontrast kernel
dc.titleGeneralized description of contrast of image elements
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
dc.rights.holder© Romanyshyn Y. M., Yelmanova E. S., 2017
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.affiliationUniversity of Warmia and Mazury in Olsztyn, Poland
dc.format.pages8
dc.identifier.citationenRomanyshyn Y. M. Generalized description of contrast of image elements / Y. M. Romanyshyn, E. S. Yelmanova // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 872. — P. 35–42.
dc.relation.references1. Wang, Z. and Bovik, A. C. (2006), Modern Image Quality Assessment, Morgan & Claypool Publishers, San Rafael, California, USA.
dc.relation.references2. Gonzalez, R.C. and Woods, R. E. (2002), Digital Image Processing, 2nd ed., Prentice Hall, New Jersey, USA.
dc.relation.references3. Wang, Z. and Bovik, A. (2002). A universal image quality index // IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, pp. 81–84.
dc.relation.references4. Pratt, W. K. (2001), Digital Image Processing: PIKS Inside, 3rd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, USA.
dc.relation.references5. Peli, E. (1990). Contrast in Complex Images // Journal of the Optical Society of America, A, vol. 7, no. 10, pp. 2032–2040.
dc.relation.references6. Nesteruk, V. F. and Porfyryeva, N. N. (1970). Contrasting law of light perception // Optics and Spectroscopy, vol. ХХІХ, no. 6, pp. 1138–1143 (In Russian).
dc.relation.references7. Vorobel, R. A. (1999), Digital image processing based on the theory of contrast, D. Sc. Thesis, Lviv, Ukraine.
dc.relation.references8. Vorobel, R. A. (2012). Logarithmic Image Processing, Naukova Dumka, Kyiv, Ukraine (In Ukrainian).
dc.relation.references9. Vorobel, R. A. (2011). The generalized description of weighted and relative contrasts of elements of monochrome images // Information Extraction and Processing, issue 34 (110), pp. 120–128.
dc.relation.references10. Yelmanova, E. (2016). Quantitative Evaluation of Contrast for a Complex Image by its Histogram // Proc. of 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science TCSET’2016, Lviv-Slavske, Ukraine, pp. 688–692.
dc.relation.references11. Pratt, W. K. (1978), “Psychophysical properties of vision”, in: Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc., New York, USA, pp. 23–49.
dc.relation.references12. Stockham, T. G. (1972). Image processing in the context of a visual model // Proc. of the IEEE, vol. 60,no. 7, pp. 828–442.
dc.relation.references13. Jourlin, M., Pinoli, J-C. and Zeboudj R. (1989). Contrast definition and contour detection for logarithmic images // Journal of Microscopy, vol. 156, issue 1, pp. 33–40.
dc.relation.references14. Public-Domain Test Images for Homework’s and Projects, available at: https://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp (Accessed 1 December 2016).
dc.relation.referencesen1. Wang, Z. and Bovik, A. C. (2006), Modern Image Quality Assessment, Morgan & Claypool Publishers, San Rafael, California, USA.
dc.relation.referencesen2. Gonzalez, R.C. and Woods, R. E. (2002), Digital Image Processing, 2nd ed., Prentice Hall, New Jersey, USA.
dc.relation.referencesen3. Wang, Z. and Bovik, A. (2002). A universal image quality index, IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 3, pp. 81–84.
dc.relation.referencesen4. Pratt, W. K. (2001), Digital Image Processing: PIKS Inside, 3rd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, USA.
dc.relation.referencesen5. Peli, E. (1990). Contrast in Complex Images, Journal of the Optical Society of America, A, vol. 7, no. 10, pp. 2032–2040.
dc.relation.referencesen6. Nesteruk, V. F. and Porfyryeva, N. N. (1970). Contrasting law of light perception, Optics and Spectroscopy, vol. KhKhIKh, no. 6, pp. 1138–1143 (In Russian).
dc.relation.referencesen7. Vorobel, R. A. (1999), Digital image processing based on the theory of contrast, D. Sc. Thesis, Lviv, Ukraine.
dc.relation.referencesen8. Vorobel, R. A. (2012). Logarithmic Image Processing, Naukova Dumka, Kyiv, Ukraine (In Ukrainian).
dc.relation.referencesen9. Vorobel, R. A. (2011). The generalized description of weighted and relative contrasts of elements of monochrome images, Information Extraction and Processing, issue 34 (110), pp. 120–128.
dc.relation.referencesen10. Yelmanova, E. (2016). Quantitative Evaluation of Contrast for a Complex Image by its Histogram, Proc. of 13th International Conference on Modern Problems of Radio Engineering, Telecommunications and Computer Science TCSET’2016, Lviv-Slavske, Ukraine, pp. 688–692.
dc.relation.referencesen11. Pratt, W. K. (1978), "Psychophysical properties of vision", in: Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc., New York, USA, pp. 23–49.
dc.relation.referencesen12. Stockham, T. G. (1972). Image processing in the context of a visual model, Proc. of the IEEE, vol. 60,no. 7, pp. 828–442.
dc.relation.referencesen13. Jourlin, M., Pinoli, J-C. and Zeboudj R. (1989). Contrast definition and contour detection for logarithmic images, Journal of Microscopy, vol. 156, issue 1, pp. 33–40.
dc.relation.referencesen14. Public-Domain Test Images for Homework’s and Projects, available at: https://homepages.cae.wisc.edu/~ece533/images/lena.bmp (Accessed 1 December 2016).
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.issue872
dc.citation.spage35
dc.citation.epage42
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.subject.udc004.932
Appears in Collections:Інформаційні системи та мережі. – 2017. – №872

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2017n872_Romanyshyn_Y_M-Generalized_description_35-42.pdf942.71 kBAdobe PDFView/Open
2017n872_Romanyshyn_Y_M-Generalized_description_35-42__COVER.png484.12 kBimage/pngView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.