Аннотация
Повышение контрастности изображения имеет важное значение в медицинских приложениях. Это связано с тем, что визуальное изучение медицинских изображений имеет важное значение для диагностики многих заболеваний. Для улучшения контрастности медицинских изображений используются различные методы усиления контрастности, такие как выравнивание гистограммы, методы модификации гистограммы, гамма коррекция и т.д. В статье изучены методы повышения контрастности графических изображений, в частности методы улучшения качества рентгеновских снимков. Исследования проводились в несколько этапов. Были предприняты попытки увеличить контрастность нескольких десятков рентгеновских изображений с целью выбора наилучшей яркости изображения с помощью методов преобразования яркости в системе MATLAB. При выполнении опытов была определена необходимость последовательного выполнения нескольких методов повышения контраста изображений. Для получения лучшего результата перед выполнением гамма-коррекции предложено применение метода выравнивания гистограммы рентгеновского снимка. Рассмотрены возможности метода выравнивания гистограммы изображения. В результате сравнения представляется улучшенный вариант этого алгоритма. Применение алгоритма адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контрастности дает визуальный эффект улучшения контраста рентгеновских изображений. Для объективной количественной оценки результатов преобразования используются функции оценки niqe и brisque, которые не используют эталонные изображения. Ключевые слова: цифровые медицинские изображения, качество изображения, улучшение изображения, повышение контраста, преобразование яркости, выравнивание гистограммы изображения, оценка контраста, базы изображений. Медициналық қосымшаларда кескіннің контрастын жоғарылату өте маңызды. Себебі, көптеген ауруларды диагностикалау үшін медициналық кескіндерді визуалды зерттеу қажет. Медициналық суреттердің контрастын жақсарту үшін гистограмманы туралау, гистограмманы модификациялау, гамма түзету әдістері және т.б. сияқты контрастты жақсартудың әртүрлі әдістері қолданылады. Зерттеулер бірнеше кезеңде жүргізілді. MATLAB жүйесіндегі жарықтылықты түрлендіру әдістерін қолдана отырып, кескіннің ең жақсы жарықтығын таңдау үшін бірнеше ондаған рентген суреттерінің контрастын арттыруға әрекет жасалды. Эксперименттерді орындау кезінде суреттердің контрастын арттырудың бірнеше әдістерін дәйекті түрде орындау қажеттілігі анықталды. Жақсы нәтиже алу үшін гамма-түзетуді жасамас бұрын рентгендік кескін гистограммасын туралау әдісін қолдану ұсынылады. Кескін гистограммасын туралау әдісінің мүмкіндіктері қарастырылады. Салыстыру нәтижесінде осы алгоритмнің жетілдірілген нұсқасы ұсынылады. Гистограмманы шектеулі контрастпен адаптивті теңестіру әдісін қолдану рентгендік кескіндердің контрастының жақсаруына әкеледі. Түрлендіру нәтижелерін объективті түрде сандық бағалау үшін эталондық кескіндерді пайдаланбайтын niqe және brisque бағалау функциялары қолданылады. Түйiн сөздер: Сандық медициналық кескіндер, сурет сапасы, суретті жақсарту, контрастты жақсарту, жарықтылықты түрлендіру, контрастты бағалау, кескіндер базасы. United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus, Republic of Belarus Image contrast enhancement is important in medical applications. This is due to the fact that the visual study of medical images is important for the diagnosis of many diseases. To improve the contrast of medical images, various contrast enhancement methods are used, such as histogram alignment, histogram modification methods, gamma correction, etc. The article studies methods of increasing the contrast of graphic images, in particular methods of improving the quality of X-ray images. The research was carried out in several stages. Attempts have been made to increase the contrast of several dozen X-ray images in order to select the best image brightness using brightness conversion methods in the MATLAB system. During the experiments, the need for sequential implementation of several methods to increase the contrast of images was determined. To obtain the best result before performing gamma correction, it is proposed to use the method of equalizing the histogram of the X-ray image. The possibilities of the method of image histogram alignment are considered. As a result of the comparison, an improved version of this algorithm is presented. The use of an adaptive histogram alignment algorithm with limited contrast gives a visual effect of improving the contrast of X-ray images. To objectively quantify the results of the transformation, the niqe and brisque evaluation functions are used, which do not use reference images. Keywords: digital medical images, image quality, image enhancement, contrast enhancement, brightness conversion, contrast estimation, image databases.