The output results of many algorithms in computer vision tasks depend on image brightness preprocessing problem solution quality. One of challenges in image brightness preprocessing is a contrast enhancement issue. The most popular approach to solving this problem is the use of histogram methods – equalization. There also are promising algorithms based on the use of fuzzy sets, which have not become as widespread as histogram methods by force of their high computational complexity. However, due to the linearity property such algorithms can be effectively parallelized. In this work, parallel implementation of an algorithm for image contrast enhancement based on fuzzy sets is considered. An experimental estimate of efficiency of parallelizing the output brightness values determination process in image contrast enhancement algorithm based on fuzzy sets is presented. The dependence of the calculation acceleration factor on the volume of input data (image size) for parallel implementation of the algorithm has been determined and its asymptotic complexity was estimated (Big O notation). The quantitative characteristic of contrast restoration effectiveness by the proposed method in comparison with uniform linearization is obtained, while the index of structural similarity of the restored images in relation to the original ones is used as measured parameter.
-
Key words:
digital image processing, brightness transformation methods, fuzzy sets, CUDA toolkit, parallel computing
-
Published in:
INFORMATION-COMMUNICATION TECHNOLOGIES
-
Bibliography link:
Novikov Yu. I., Lupin S. A., Savchenko Yu. V., Zvonarev D. A. Parallel implementation of the image contrast enhancement algorithm based on fuzzy sets. Proc. Univ. Electronics, 2024, vol. 29, no. 6, pp. 832–844. https://doi.org/10.24151/1561-5405-2024-29-6-832-844. – EDN: EKGRMR.
1. Гонсалес Р. С., Вудс Р. Е. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: Техносфера, 2019. 1104 c.
2. Умняшкин С. В., Лесин В. В. Основы цифровой обработки изображений: учеб. пособие. М.: МИЭТ, 2016. 200 с.
3. Appiah O., Hayfron-Acquah J. B. Fast generation of image’s histogram using approximation technique for image processing algorithms // IJIGSP. 2018. Vol. 10. No. 3. P. 25–35. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2018.03.04
4. Новиков Ю. И., Лупин С. А. Применение яркостных преобразований для предобработки неректифицированной пары изображений // Электронные информационные системы. 2022. № 3 (34). C. 28–43. EDN: TTWKDX.
5. Бураков Д. П. Этап дефаззификации нечеткого вывода: традиционный и байесовский логико-вероятностный подходы // XXII Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2019): сб. докладов. Т. 1. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2019. С. 39–42.
6. Numba documentation // Numba [Электронный ресурс]. URL: https://numba.readthedocs.io/en/stable/index.html (дата обращения: 04.09.2024).
7. Никин В. В., Гарина С. В. Обзор методов и средств оценки качества кадров в видеофайле // International Journal of Professional Science. 2020. № 11. С. 56–63. EDN: RPVVGR.
8. Старовойтов В. В. Уточнение индекса SSIM структурного сходства изображений // Информатика. 2018. Т. 15. № 3. С. 41–55. EDN: XZOOHR.
9. Стивенс Р. Алгоритмы: Теория и практическое применение / пер. В. Кириленко, Р. Волошко. М.: Эксмо, 2016. 542 с.
10. Скиена С. Алгоритмы: Руководство по разработке. 2-е изд. СПб.: БХВ-Петербург, 2018. 719 с.
11. Тоуманен Б. Программирование GPU при помощи Python и CUDA / пер. с англ. А. В. Борескова. М.: ДМК Пресс, 2020. 253 с.
12. Сандерс Дж., Кэндрот Э. Технология CUDA в примерах: Введение в программирование графических процессоров / пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2018. 232 с.