Актуальные научные исследования в современном мире iscience. In. Ua

 
Каримов П., Анваров А.А., Негматов У.М.
(Наманган, Республика Узбекистан) 
 
АЛГОРИТМЫ НОРМАЛИЗАЦИИ ОСВЕЩЕННОСТИ 
ИЗОБРАЖЕНИЯ 
 
Известно, что в настоящее время активно 
исследуются научно–технические задачи по обработке и 
распознаванию цифровых изображений. В таких задачах 

---

__ ISCIENCE.IN.UA 
«Актуальные научные исследования в современном мире» ___ 
119
имеются необходимости использования ряд методов предварительной 
обработки изображения. Предварительная обработка является важным 
этапом и даѐт шанс решить задачи без ошибок.
В частности, нормализация изображения с неровными освещенностями 
является проблемной научной задачей.
В данной статье предлагается два алгоритма нормализации 
изображения с неровными освещенностями.
Разработанных алгоритмов можно будет использовать в разных 
научно-технических задачах, касающихся обработкой цифровых изображений. 
В частности, методы нормализации изображения [1,2,3] используются в 
задачах биометрической идентификации личности [4,5,6]. 
Если анализируем изображений с неровными освещенностями, т.е. их 
значений по гистограмме, будет ясно, что распределения цветов по шкале 
гистограммы будут неровными. В частности, большое число пикселей на 
изображении будут близко друг к другу по их цвету. На рис.1 приведен один 
из подобных изображений и его гистограмма (
H
).
На гистограмме иллюстрированы линии 
H
m
(центр масс для 
количественного распределения пикселей) и для
127
2
255

, т.е. центра 
шкалы.
Рис. 1. Изображение с неровными освещенностями и его гистограмма.
Идея состоит в том, что на изображениях с нормальным освещением 
значении цвета должны быть распределены нормально в пределах 0’255. 
Также, центр масс 
H
m
изображения должно быть близко к 127 по 
расстоянию. В разработке алгоритмов, наша цель приближение центра масс к 
центру шкалы цветов, т.е. 
127

H
m
. 
Ниже рассмотрим алгоритмы, разработанные на основе наших 
исследований.