Normalization (image processing)
http://dbpedia.org/resource/Normalization_(image_processing)
In image processing, normalization is a process that changes the range of pixel intensity values. Applications include photographs with poor contrast due to glare, for example. Normalization is sometimes called contrast stretching or histogram stretching. In more general fields of data processing, such as digital signal processing, it is referred to as dynamic range expansion. Normalization transforms an n-dimensional grayscale image with intensity values in the range , into a new image with intensity values in the range .
rdf:langString
Dalam pengolahan citra, normalisasi adalah proses untuk mengganti jangkauan nilai intensitas piksel citra. Kegunaannya antara lain perbaikan foto berkontras rendah akibat terkena sinar berlebih. Normalisasi terkadang disebut dengan perentangan kontras atau perentangan histogram. Normalisasi adalah pemetaan citra berderajat keabuan berdimensi n dengan rentang nilai [min, maks] ke citra dengan rentang nilai [minBaru, maksBaru]. Normalisasi linear untuk citra berderajat keabuan dilakukan sebagai berikut. Bila menggunakan , normalisasinya dilakukan sebagai berikut:
rdf:langString
В обробці зображень нормалізація — це процес, який змінює діапазон значень інтенсивності пікселів. Він застосовується, наприклад, до фотографій з поганою контрастністю через наявність відблисків. Нормалізацію іноді називають контрастним розтягуванням або розтягуванням гістограми. У більш загальних областях обробки даних, таких як цифрова обробка сигналів, вона називається розширенням динамічного діапазону. Нормалізація перетворює n-вимірне зображення у градаціях сірогозі значеннями інтенсивності в діапазоні (Min, Max), у нове зображеннязі значеннями інтенсивності в діапазоні (newMin, newMax).
rdf:langString
rdf:langString
Normalisasi (pengolahan citra)
rdf:langString
Normalization (image processing)
rdf:langString
Нормалізація (обробка зображень)
xsd:integer
4012846
xsd:integer
1080487172
rdf:langString
In image processing, normalization is a process that changes the range of pixel intensity values. Applications include photographs with poor contrast due to glare, for example. Normalization is sometimes called contrast stretching or histogram stretching. In more general fields of data processing, such as digital signal processing, it is referred to as dynamic range expansion. The purpose of dynamic range expansion in the various applications is usually to bring the image, or other type of signal, into a range that is more familiar or normal to the senses, hence the term normalization. Often, the motivation is to achieve consistency in dynamic range for a set of data, signals, or images to avoid mental distraction or fatigue. For example, a newspaper will strive to make all of the images in an issue share a similar range of grayscale. Normalization transforms an n-dimensional grayscale image with intensity values in the range , into a new image with intensity values in the range . The linear normalization of a grayscale digital image is performed according to the formula For example, if the intensity range of the image is 50 to 180 and the desired range is 0 to 255 the process entails subtracting 50 from each of pixel intensity, making the range 0 to 130. Then each pixel intensity is multiplied by 255/130, making the range 0 to 255. Normalization might also be non linear, this happens when there isn't a linear relationship between and . An example of non-linear normalization is when the normalization follows a sigmoid function, in that case, the normalized image is computed according to the formula Where defines the width of the input intensity range, and defines the intensity around which the range is centered. Auto-normalization in image processing software typically normalizes to the full dynamic range of the number system specified in the image file format.
rdf:langString
Dalam pengolahan citra, normalisasi adalah proses untuk mengganti jangkauan nilai intensitas piksel citra. Kegunaannya antara lain perbaikan foto berkontras rendah akibat terkena sinar berlebih. Normalisasi terkadang disebut dengan perentangan kontras atau perentangan histogram. Normalisasi adalah pemetaan citra berderajat keabuan berdimensi n dengan rentang nilai [min, maks] ke citra dengan rentang nilai [minBaru, maksBaru]. Normalisasi linear untuk citra berderajat keabuan dilakukan sebagai berikut. Bila menggunakan , normalisasinya dilakukan sebagai berikut: dengan adalah jangkauan citra asal dan adalah nilai tengah intensitas citra asal.
rdf:langString
В обробці зображень нормалізація — це процес, який змінює діапазон значень інтенсивності пікселів. Він застосовується, наприклад, до фотографій з поганою контрастністю через наявність відблисків. Нормалізацію іноді називають контрастним розтягуванням або розтягуванням гістограми. У більш загальних областях обробки даних, таких як цифрова обробка сигналів, вона називається розширенням динамічного діапазону. Метою розширення динамічного діапазону в різних додатках є, як правило, приведення зображення, або іншого типу сигналу, в діапазон, який є більш звичним або нормальним для сенсорної системи, тому використовують термін нормалізація. Часто метою нормалізації є досягнення узгодженості в динамічному діапазоні для множини даних, сигналів або зображень, щоб уникнути психічного відволікання або втоми. Наприклад, при друку газети прагнуть до того, щоб всі зображення у випуску мали однаковий діапазон відтінків сірого. Нормалізація перетворює n-вимірне зображення у градаціях сірогозі значеннями інтенсивності в діапазоні (Min, Max), у нове зображеннязі значеннями інтенсивності в діапазоні (newMin, newMax). нормалізація цифрового зображення в градаціях сірого виконується за формулою Наприклад, якщо діапазон інтенсивності зображення буде від 50 до 180, а бажаним є діапазон від 0 до 255, то у процесі нормалізації спочатку віднімаємо з кожного значення інтенсивності пікселя 50, завдяки чому отримуємо діапазон від 0 до 130. Потім кожне значення інтенсивності пікселя множиться на 255/130, що забезпечує діапазон від 0 до 255. Нормалізація також може бути нелінійною, це трапляється, коли немає лінійної залежності між та . Прикладом нелінійної нормалізації є нормалізація за сигмоподібною функцією. В цьому випадку нормалізоване зображення обчислюється за формулою Тут визначає ширину вхідного діапазону інтенсивності, і визначає інтенсивність, навколо якої концентрується діапазон. Автоматична нормалізація в програмному забезпеченні для обробки зображень зазвичай виконує нормалізацію до повного динамічного діапазону системи числення, заданої у форматі файлу зображення.
xsd:nonNegativeInteger
3020