bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2024-22-1-108-115bsuir-3864Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSСжатие динамического диапазона инфракрасных изображений на основе выравнивания гистограммы с инверсией краевDynamic Range Compression of Infrared Images Based on Histogram Equalization with Edge InversionРудиковС. И.RudikovS. I.

магистр техн. наук, зам. дир. по информационным технологиям

г. Минск

M. of Sci., Deputy Director for Information Technologies Deputy Director

Minsk

ЦветковВ. Ю.TsviatkouV. Yu.

Цветков Виктор Юрьевич, д-р техн. наук, доц., зав. каф. инфокоммуникационных технологий

220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6

Тел.: +375 17 293-84-08

Tsviatkou Viktar Yur’evich, Dr. of Sci. (Tech.), Associate Professor, Head of the Department of Infocommunication Technologies

220013, Minsk, P. Brovki St., 6

Tel.: +375 17 293-84-08 

vtsvet@bsuir.byШкадаревичА. П.ShkadarevichA. P.

акад. Национальной академии наук Беларуси, д-р физ.-мат. наук, проф., дир

г. Минск

Academician of the National Academy of Science of Belarus, Dr. of Sci. (Phys. and Math.), Professor, Director

Minsk

Научно-технический центр «ЛЭМТ» БелОМОScience and Technology Center “LEMT” BelOMOБелорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics202428022024221108115Copyright © Рудиков С.И., Цветков В.Ю., Шкадаревич А.П., 20242024Рудиков С.И., Цветков В.Ю., Шкадаревич А.П.Rudikov S.I., Tsviatkou V.Y., Shkadarevich A.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/3864

Рассмотрена задача сжатия динамического диапазона инфракрасных изображений. Для повышения качества тонового отображения инфракрасных изображений при сжатии их динамического диапазона и упрощения управления характеристиками воспроизведения инфракрасных изображений предложеналгоритм преобразования динамического диапазона на основе адаптивного выравнивания гистограммыс инверсией краев. Сущность алгоритма состоит в двойном уменьшении динамического диапазона инфракрасного изображения с промежуточным растяжением, сжатием и наложением краев с инвертированием.Для выбора интервала яркости и степени его растяжения в предложенном алгоритме использовался коэффициент асимметрии. Алгоритм позволяет улучшить некоторые глобальные и интервальные показателикачества воспроизведения изображений за счет наложения краев гистограммы.

The problem of compression of the dynamic range of infrared images is considered. To improve the quality of tone mapping of infrared images when their dynamic range is compressed and to simplify the control over the reproduction characteristics of infrared images, a dynamic range conversion algorithm based on adaptive histogram equalization with edge inversion is proposed. The essence of the algorithm consists in double reduction of the dynamic range of the infrared image with intermediate stretching, compression and overlapping of edges with inversion. To select the brightness interval and the degree of its stretching, the proposed algorithm uses the asymmetry coefficient. The algorithm makes it possible to improve some global and interval indicators of image reproduction quality by superimposing the edges of the histogram.

уменьшение динамического диапазона изображенийповышение качества изображенийинфракрасные изображениявыравнивание гистограммыуправление формой гистограммыimage dynamic range reductionimage enhancementinfrared imageshistogram equalizationhistogram shape controlReferencesEnhancement of Low Illumination Images Based on an Optimal Hyperbolic Tangent Profile / S. C. Liu [et al.] // Computers and Electrical Engineering. 2018. Vol. 70. P. 538–550. DOI: 10.1016/j.compeleceng.2017.08.026.Liu S. C., Liu S., Wu H., Rahman M. A., Lin S. C.-F., Wong C. Y., et al. (2018) Enhancement of Low Illumination Images Based on an Optimal Hyperbolic Tangent Profile. Computers and Electrical Engineering. 70, 538–550. DOI: 10.1016/j.compeleceng.2017.08.026.Kim, T. K. Contrast Enhancement System Using Spatially Adaptive Histogram Equalization with Temporal Filtering / T. K. Kim, J. K. Paik, B. S. Kang // IEEE Transactions on Consumer Electronics. 1998. Vol. 44, No 1. P. 82–87. DOI: 10.1109/30.663733.Kim T. K., Paik J. K., Kang B. S. (1998) Contrast Enhancement System Using Spatially Adaptive Histogram Equalization with Temporal Filtering. IEEE Transactions on Consumer Electronics. 44 (1), 82–87. DOI: /10.1109/30.663733.Low-Light Image Enhancement via a Deep Hybrid Network / W. Ren [et al.] // IEEE Trans. Image Process. 2019. Vol. 28, No 9. P. 4364–4375. DOI: 10.1109/TIP.2019.2910412.Ren W., Liu S., Ma L., Xu Q., Xu X., Cao X., et al. (2019) Low-Light Image Enhancement via a Deep Hybrid Network. IEEE Transactions on Image Processing. 28 (9), 4364–4375. DOI: 10.1109/TIP.2019.2910412.Fast Image Enhancement Based on Maximum and Guided Filters / D. Zhu [et al.] // IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Taipei. 2019. P. 4080–4084. DOI: 10.1109/ICIP.2019.8803591.Zhu D., Chen G., P. Michelini N., Liu H. (2019) Fast Image Enhancement Based on Maximum and Guided Filters. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Taipei. 4080–4084. DOI: 10.1109/ ICIP.2019.8803591.Reza, A. M. Realization of the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) for Real-Time Image Enhancement / A. M. Reza // The Journal of VLSI Signal Processing-Systems for Signal, Image, and Video Technology. 2004. Vol. 38, No 1. P. 35–44. DOI: 10.1023/B:VLSI.0000028532.53893.82.Reza A. M. (2004) Realization of the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) for RealTime Image Enhancement. The Journal of VLSI Signal Processing-Systems for Signal, Image, and Video Technology. 38 (1), 35–44. DOI: 10.1023/B:VLSI.0000028532.53893.82.Рудиков, С. И. Уменьшение динамического диапазона инфракрасных изображений на основе адаптивного выравнивания, растяжения и сжатия гистограммы / С. И. Рудиков, В. Ю. Цветков, А. П. Шкадаревич // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя фізіка-тэхнічных навук. 2021. Т. 66, № 4. C. 470–482. DOI: 10.29235/1561-8358-2021-66-4-470-482.Rudikov S. I., Tsviatkou V. Yu., Shkadarevich A. P. (2021) Dynamic Range Reduction of Infrared Images Based on Adaptive Equalization, Stretch and Compression of Histogram. Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physical-Technical Series. 66 (4), 470–482. DOI: 10.29235/1561-8358-2021-66-4-470-482 (in Russian).Independence of Luminance and Contrast in Natural Scenes and in the Early Visual System / V. Mante [et al.] // Nat Neurosci. 2005. Vol. 8. P. 1690–1697. DOI: 10.1038/nn1556.Mante V., Frazor R. A., Bonin V., Geisler W. S., Carandini M. (2005) Independence of Luminance and Contrast in Natural Scenes and in the Early Visual System. Nat Neurosci. (8), 1690–1697. DOI: 10.1038/nn1556.Wang, Z. Multiscale Structural Similarity for Image Quality Assessment / Z. Wang, E. P. Simoncelli, A. C. Bovik // 37th Asilomar Conf. on Signals, Systems & Computers. Pacific Grove, CA, USA. 2003. Vol. 2. P. 1398–1402. DOI: 10.1109/ACSSC.2003.1292216.Wang Z., Simoncelli E. P., Bovik A. C. (2003) Multiscale Structural Similarity for Image Quality Assessment. 37th Asilomar Conference on Signals, Systems & Computers. Pacific Grove, CA, USA. (2), 1398–1402. DOI: 10.1109/ACSSC.2003.1292216.Yeganeh, H. Objective Quality Assessment of Tone-Mapped Images / H. Yeganeh, Z. Wang // IEEE Transactions Image Processing. 2013. Vol. 22, Iss. 2. P. 657–667. DOI: 10.1109/TIP.2012.2221725.Yeganeh H., Wang Z. (2013) Objective Quality Assessment of Tone-Mapped Images. IEEE Transactions on Image Processing. 22 (2), 657–667. DOI: 10.1109/TIP.2012.2221725.Интервальные показатели качества сжатия динамического диапазона инфракрасных изображений на основе матрицы тонового отображения / С. И. Рудиков, В. Ю. Цветков, А. П. Шкадаревич // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. 2022. Т. 39, № 11. С. 30–39. DOI: 10.52928/2070-1624-2022-39-11-30-39.Rudikov S. I., Tsviatkou V. Yu., Shkadarevich A. P. (2022) Interval Quality Indicators of the Dynamic Range Compression of Infrared Images on the Basis of a Tone Mapping Matrix. Bulletin of Polotsk State University. Series C. Basic Sciences. 39 (11), 30–39. DOI: 10.52928/2070-1624-2022-39-11-30-39 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.