Остання редакція: 2026-06-13
Анотація
У роботі здійснено порівняльний аналіз різних сімейств вейвлет-перетворень для покращення якості зо-бражень очного дна. Метод базується на багаторівневій двовимірній вейвлет-декомпозиції з підсиленням ви-сокочастотних коефіцієнтів, що дозволяє підкреслити дрібні структурні деталі
Analysis of Wavelet Transform Application for Fundus Image Processing
Abstracts:
In this work, an equalization analysis of various families of wavelet-transfers for coloring the brightness of fundus images is performed. The method is based on two-dimensional wavelet decomposition with enhancements of high-frequency coefficients, which makes it possible to emphasize various structural detail.
Ключові слова
Посилання
1. Попередня вейвлет-обробка і використання методу головних компонент для вирішення за-дачі ідентифікації особи за фотографічним зображенням / Ю.В. Крак, К.С. Кручинін ; Ки-ївський національний університет імені Тараса Шевченка, м. Київ, Україна, «Штучний ін-телект» 1’2010. Режим доступу до ресурсу: https://nasplib.isofts.kiev.ua/server/api/core/bitstreams/6ec580d0-3c1e-45c4-a3cd-7f9684eb02b3/content
2. Visualization Tools for High Resolution Fundus Dataset / Dataset Ninja. Режим доступу до ре-сурсу: https://datasetninja.com/high-resolution-fundus
3. Mallat, S. A Wavelet Tour of Signal Processing [Електронний ресурс]. – 2023., с.205-261 – Режим доступу до ресурсу: https://www.sciencedirect.com/book/9780123743701/a-wavelet-tour-of-signal-processing
4. Андрікевич С. А., Тужанський С. Є. Удосконалений метод адаптивної гістограмної еквалі-зації кольорових зображень очного дна. Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 49 (1). С. 82–88. https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-82-88