Грязнов А. Ю. / Gryaznov, A.Yu.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg
Гук К. К. / Guk, K.K.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg
Староверов Н. Е. / Staroverov, N.E.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg
Холопова Е. Д. / Kholopova, E.D.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / State Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg
Выпуск в базе РИНЦ
Грязнов А. Ю., Гук К. К., Староверов Н. Е., Холопова Е. Д. Метод повышения резкости и контрастности деталей рентгеновских изображений // Физические основы приборостроения. 2019. Т. 8. № 4(34). С. 34–37. DOI: 10.25210/jfop-1904-034037
Gryaznov, A.Yu., Guk, K.K., Staroverov, N.E., Kholopova, E.D. Method for Sharpening and Contrasting Details of X-Ray Images // Physical Bases of Instrumentation. 2019. Vol. 8. No. 4(34). P. 34–37. DOI: 10.25210/jfop-1904-034037
Аннотация: Рассмотрен алгоритм повышения резкости и контрастности деталей рентгеновских изображений, основанный на математической морфологии и высокочастотной фильтрации изображения. Показано, что применение алгоритма позволяет значительно повысить резкость и контрастность деталей рентгеновских изображений, при этом практически не увеличивая шум на изображении. Проведено исследование разработанного алгоритма на выборке из 100 рентгеновских изображений. В 84% случаев при помощи алгоритма удалось увеличить резкость деталей изображения.
Abstract: The article considers an algorithm for sharpening and contrasting parts of X-ray images, based on mathematical morphology and high-frequency image filtering. It is shown that the application of the algorithm can significantly increase the sharpness and contrast of the details of X-ray images, while practically not increasing the noise in the image. A study of the developed algorithm on a sample of 100 X-ray images was carried out. In 84% of cases, using the algorithm, it was possible to increase the sharpness of image details.
Ключевые слова: математическая морфология высокочастотная фильтрация, microfocus X-ray, математическая морфология высокочастотная фильтрация