АНАЛИЗ И СТАТИСТИКА ГИСТОГРАММ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
Ключевые слова:
гистограмма, изображение, распределение частот, интенсивность, пиксель, цвет, серое изображение, bing, элемент, набор.Аннотация
В статье изучены анализ и статистические данные гистограмм изображений. В нем обсуждается, как гистограммы можно использовать для интерпретации статистики изображений в визуальном формате и их роль в диагностике различных проблем. Гистограммы важны, чтобы избежать плохого изображения в реальном времени с помощью современных цифровых устройств. Он помогает улучшить качество изображения за счет обнаружения ошибок в процессе формирования изображения и используется для дальнейшей обработки изображения.
Ключевые слова: гистограмма, изображение, распределение частот, интенсивность, пиксель, цвет, серое изображение, bing, элемент, набор.
Библиографические ссылки
H. Abdul-Rahman and N. Chernov. Fast and numerically stable circle fit. Journal of Mathematical Imaging and Vision 49, 289–295 (2014).
M. Ahmed and R. Ward. A rotation invariant rule-based thinning algorithm for character recognition. IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence 24(12), 1672–1678 (2002).
N. Ahmed. How I came up with the Discrete Cosine Transform.Digital Signal Processing 1, 4–5 (1991).
S. J. Ahn. “Least Squares Orthogonal Distance Fitting of Curves and Surfaces in Space”, vol. 3151 of “Lecture Notes in Computer Science”. Springer (2004).
Al-Sharadqah and N. Chernov. Error analysis for circle fitting algorithms. Electronic Journal of Statistics 3, 886–911 (2009).
L. Alvarez, P.-L. Lions, and J.-M. Morel. Image selective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion (II). SIAM Journal on Numerical Analysis 29(3), 845–866 (1992).
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2024 Ravshan Abduraxmanov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
