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Contrast Enhancement of Cancer Cell Images Using Fuzzy Logic, Fachbücher von Mohammadjavad Paydar, Katayoun Sayar

Das Buch "Contrast Enhancement of Cancer Cell Images Using Fuzzy Logic" bietet eine umfassende Untersuchung von Methoden zur ... Mehr erfahren

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Produktdetails

Das Buch "Contrast Enhancement of Cancer Cell Images Using Fuzzy Logic" bietet eine umfassende Untersuchung von Methoden zur Kontrastverbesserung in der Bildverarbeitung, insbesondere im Kontext von medizinischen und wissenschaftlichen Bildern. Es behandelt die Herausforderungen, die mit niedrigem Kontrast in verschiedenen Bildtypen verbunden sind, und stellt vier spezifische Methoden vor: Fuzzy Inference System (FIS), Global Histogram Equalization (GHE), Brightness preserving Bi-Histogram Equalization (BBHE) und Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization (BPDFHE). Die Autoren, Katayoun Sayar und Mohammadjavad Paydar, analysieren die Effizienz dieser Techniken anhand von MATLAB-Bildern sowie mikroskopischen Bildern aus Zellmigrationstests. Die Ergebnisse zeigen, dass Histogrammgleichheitsmethoden im Allgemeinen eine bessere Kontrastverbesserung bieten, wobei BPDFHE die höchste Effizienz in Bezug auf Kontrast und Helligkeitserhaltung aufweist. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit Bildverarbeitung und deren Anwendungen in der Medizin beschäftigen.

Informationen

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Marke:Lap Lambert Academic