Contrast Enhancement of Cancer Cell Images Using Fuzzy Logic : State of Fuzzy Image Processing in Pharmacology

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Image contrast enhancement is a widely used technique in image processing, which aims to improve the contrasts of degraded images. Low contrast is one of the most common defects of photographic, medical and electronic images and consequently enhancing the contrasts of the degraded images becomes necessary. In the present study, four contrast enhancement methods, Fuzzy Inference System (FIS), Global Histogram Equalization (GHE), Brightness preserving Bi-Histogram Equalization (BBHE) and Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization (BPDFHE) were applied on MATLAB popular images and also on microscopic images of in vitro cell migration assay. Efficiency of the techniques in contrast enhancement and mean brightness preservation were compared based on the output images and the resulted histograms. In general, Histogram Equalization (HE) based methods could enhance the contrast of the images better than the introduced Fuzzy Inference system. BPDFHE demonstrated the highest efficiency in contrast enhancement and mean brightness preservation of the images, representing great potential for further applications in photographic, electronic and medical image processing.…

N° de ref. del artículo 9783659262951

Título
Contrast Enhancement of Cancer Cell Images Using Fuzzy Logic : State of Fuzzy Image Processing in Pharmacology
Autor
Katayoun Sayar
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing
Año de publicación
2014
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3659262951
ISBN 13
9783659262951
Peso del artículo
119 gramos
Dimensiones
220x150x5 mm

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