Improved Image Enhancement Method For Non-Uniform Illumination And Low Ontrast Images Using Bihistogram Modification Approach - Kong , Teck Long (2016)
Dalam situasi tertentu, imej yang pencahayaan tidak seragam dan beza jelas rendah berkemungkinan akan dirakam. Imej-imej ini dianggap sebagai satu cabaran dalam bidang penglihatan komputer dan pengecaman corak. Teknik-teknik konvensional yang biasa digunakan untuk menyelesaikan masalah ini mempunyai beberapa batasan. Sesetengah teknik memerlukan pelarasan parameter-parameter secara manual. Selain itu, sesetengah teknik hanya tertumpu kepada satu atau dua aspek daripada pengurangan hingar, peningkatan beza jelas, penambahbaikan ketidak seragaman pencahayaan, dan pemeliharaan perincian imej. Oleh itu, penyelidikan ini mencadangkan satu kaedah baharu iaitu " Bi-histogram Modification for Illumination Correction " (BHMIC). Langkah pertama BHMIC ialah membezakan kawasan terang dan gelap dalam sesuatu imej. Kemudian, ia diikuti dengan meningkatkan beza jelas dan keadaan pencahayaan imej tersebut. Pada masa yang sama, proses penyaringan diaplikasi untuk membuang perincian imej (seperti pinggir) dan hingar. Ini dilakukan untuk memelihara perincian tersebut dan menghalang penguatan hingar. Kaedah yang dicadangkan menggunakan anggapan pencahayaan dan pemantulan untuk memisahkan kawasan terang dan gelap imej. Kemudian, kawasan-kawasan tersebut dipertingkatkan dengan menggunakan peningkat terang dan gelap yang diterbitkan secara berasingan. “Clipped Histogram Equalization” yang telah diubahsuaikan kemudiannya digunakan untuk tujuan peningkatan beza jelas. Akhirnya, perincian imej ditambahkan kembali kepada imej yang pencahayaannya diperbetulkan dan beza jelasnya dipertingkatkan untuk menghasilkan imej keluaran akhir. Analisis kualitatif menunjukkan bahawa BHMIC yang dicadangkan mempunyai prestasi yang bagus dalam pemeliharaan butiran imej, peningkatan beza jelas dan penyeragaman keadaan pencahayaan tanpa memperkuatkan hingar yang tidak dikehendaki. Analisis kuantitatif menunjukkan bahawa BHMIC yang dicadangkan adalah 38% hingga 42.9%, 0.8% hingga 4.7% and 0.7% hingga 2.3% lebih baik daripada kaedah-kaedah lain yang telah diuji masing-masing dari segi EME, NIQE dan entropy. Keputusan yang memberangsangkan ini menunjukkan bahawa BHMIC berkemungkinan mampu digunakan sebagai pra-pemprosesan kepada imej wajah untuk pengecaman wajah, imej perubatan untuk memudahkan diagnosis penyakit dan imej fotografi untuk kegunaan peribadi.