Abstract
The optical imaging systems, do not give a perfect and ideal image. But mostly give images with limited
resolutions i.e. give images with blur edges. This blurring attributed to two main reasons. The diffraction of
light and Aberrations of the optical imaging system. The most important information and details in the image
that contained in image edges. The fidelity criteria are evaluate the quality, depending on the whole image
plane or in homogenous image regions. So that we devoted in this study to evaluate image quality depending
on compute the image contrast in edge regions, and introduce robust quantitative measures to determine
image quality, then estimate the efficiency of the various techniques in image processing applications. In this
study we suggested new techniques to calculate image contrast (visibility) and studying it as a function of
number of smoothing iterations from using mean filter and a function of gray level resolution. We only study
the contrast in edge regions where we used Soble operator to find image edges. The suggested techniques are:-
1- The direct technique for compute image contrast this depending on determine the largest, and
smallest image elements in edge regions.
2- The statistical method to estimate the contrast that based on determines the mean and standard
deviation in the image edge regions.
The results give high agreement among the various suggested methods in determines image contrast. As
we can theoretical guested, that the contrast reduced with reducing spatial and image gray level
resolutions.
In this study we also apply the direct and statistical methods to evaluate the performance of histogram
equalization and the logarithmic illumination enhancement techniques. Where the results, show that the
contrast enhanced by using histogram equalization and reduced by using logarithmic illumination
enhancement method. Here can be say that we get a robust quantitative measures that could be used to
estimate the efficiency of the image processing techniques, based on determine image contrast and find the
amount of variation in contrast that causes from the processing steps.
resolutions i.e. give images with blur edges. This blurring attributed to two main reasons. The diffraction of
light and Aberrations of the optical imaging system. The most important information and details in the image
that contained in image edges. The fidelity criteria are evaluate the quality, depending on the whole image
plane or in homogenous image regions. So that we devoted in this study to evaluate image quality depending
on compute the image contrast in edge regions, and introduce robust quantitative measures to determine
image quality, then estimate the efficiency of the various techniques in image processing applications. In this
study we suggested new techniques to calculate image contrast (visibility) and studying it as a function of
number of smoothing iterations from using mean filter and a function of gray level resolution. We only study
the contrast in edge regions where we used Soble operator to find image edges. The suggested techniques are:-
1- The direct technique for compute image contrast this depending on determine the largest, and
smallest image elements in edge regions.
2- The statistical method to estimate the contrast that based on determines the mean and standard
deviation in the image edge regions.
The results give high agreement among the various suggested methods in determines image contrast. As
we can theoretical guested, that the contrast reduced with reducing spatial and image gray level
resolutions.
In this study we also apply the direct and statistical methods to evaluate the performance of histogram
equalization and the logarithmic illumination enhancement techniques. Where the results, show that the
contrast enhanced by using histogram equalization and reduced by using logarithmic illumination
enhancement method. Here can be say that we get a robust quantitative measures that could be used to
estimate the efficiency of the image processing techniques, based on determine image contrast and find the
amount of variation in contrast that causes from the processing steps.
Keywords
contrast enhancement-Sobel operator-lightness logarithmic
Abstract
ان منظومات التصوير لا تعطي صوراً تامة ومثالية، وانما غالباً ما تعطي صوراً بوضوحيات محددة اي لا تعطي صوراً بحافات حادة وانما حافات عريضة نوعاً ما فيها شيء من الغشاوة، ان هذا يعزى الى سببين رئيسين هما ظاهرة الحيود للضوء والزيوغ والتشوهات البصرية للمنظومة. ان اهم تفاصيل ومعلومات الصورة تكون محتواة في مناطق الحافات لكن مع ذلك فان اغلب معايير التقييم للصورة لا تعتمد على تحديد جودة الحافات في الصورة وقياس حدتها، وانما تعتمد التقييم العام او تقييم مناطق الصورة المتجانسة. لذا توجهنا في دراستنا هذه الى تقييم الصورة بالاعتماد على حساب التباين لمناطق الحافات في الصورة، وايجاد معايير كمية رصينة لتقييم جودة الصورة ومن ثم تحديد كفاءة المعالجات المختلفة للصور الرقمية. تم في هذا البحث اقتراح تقنيات جديدة لحساب التباين في الصورة الرقمية ودراسته دالة لعدد تكرارات عملية التنعيم للصورة من تطبيق مرشح المعدل وكدالة لوضوحية الشدة الرمادية. حيث درسنا التباين لمناطق الحافات فقط في الصورة وتم تحديد حافات الصورة بالاعتماد على مؤثر سوبل والتقنيات المقترحة هي:-1-تقنية حساب التنباين المباشرة والتي تعتمد على تحديد اكبر واصغر عنصري الصورة في مناطق الحافات.2-تقنية حساب التباين بالاعتماد على الخصائص الاحصائية حيث تعتمد هذه الطريقة على حساب المعدل والانحراف المعياري لمناطق الحافات في الصورة.لقد اظهرت النتائج توافقاً كبيراً بين الطرائق المقترحة لتحديد التباين وبينت بان التباين كما متوقع نظرياً ينخفض مع انخفاض الوضوحية المكانية (زيادة عملية التنعيم) وينخفض بأنخفاض مدى الشدة الرمادية. كما تمت في هذه الدراسة اعتماد الطريقة المباشرة والطريقة الاحصائية لتقييم كفاءة عمل تقنية مساواة المخطط التكراري وكفاءة عمل تقنية تحسين الإضاءة اللوغارتمي. حيث اظهرت النتائج الكمية لكلا الطريقتين، ان تقنية مساواة المخطط التكراري تزيد من تباين الصورة بينما تقنية تحسين الاضاءة اللوغارتمي قللت من التباين في الصورة، وهنا نكون قد حصلنا على معايير كمية رصينة لتحديد كفاءة الطرائق والمعالجات للصورة الرقمية في تحديد التباين ومقدار التغاير فيه من جراء تطبيق المعالجات المختلفة. كما يمكن اعتمادها في تحديد كفاءة مرشحات التنعيم المختلفة وحساب مقدار التشوه في التباين للصور. حيث ان مناطق التباين في الصورة غالباً ما تدرس باستخدام الاسلوب العياني في القياس وليس الكمي. لذا فان هذه المعايير المقترحة تعطي عملية ربط بين الدراسات النظرية للمنظومات البصرية وبين الدراسات العملية للصور الناتجة وتحديد جودتها من خلال حساب مقدار الانتشار النقطي والخطي فيها.
Keywords
التباين- الحافات - تحسين التباين – معيار االضاءه اللوغاريتمي