Повышение контраста цветных изображений на основе нечеткой кластеризации и сингулярного разложения

Abstract

Работа посвящена описанию метода адаптивного повышения контраста цветных изображений на основе применения сингулярного разложения к результатам нечеткой кластеризации в композиции с исходными данными. Предложенный метод позволяет обеспечить сохранение исходной цветопередачи снимков. Формирование конечного результата производится на основе автоматизации анализа и отбора наиболее значимых составляющих матрицы левых сингулярных векторов. Представлены алгоритм и результаты экспериментальных исследований на примере числовой модели и реального дерматоскопического медицинского изображения.

The work is devoted to the description of the method of color images adaptive contrast enhancement, based on the application of singular decomposition to the results of fuzzy clustering in a composition with initial data. The proposed method allows to ensure the preservation of the initial color reproduction of the images. Formation of the final result is made is based on the automation of analysis and selection of the most significant components of the left singular vectors matrix. The algorithm and results of experimental researches are shown on the example of a numerical model and the real dermatoscopic medical image.