論文の概要: Multi-scale Image Decomposition using a Local Statistical Edge Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01951v1
- Date: Wed, 5 May 2021 09:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-06 17:23:33.478930
- Title: Multi-scale Image Decomposition using a Local Statistical Edge Model
- Title（参考訳）: 局所統計エッジモデルを用いたマルチスケール画像分解
- Authors: Kin-Ming Wong
- Abstract要約: サブウィンドウ分散フィルタという新しい非線形フィルタを用いたプログレッシブ画像分解手法を提案する。
本手法は,画像のディテール向上のために特別に設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a progressive image decomposition method based on a novel
non-linear filter named Sub-window Variance filter. Our method is specifically
designed for image detail enhancement purpose; this application requires
extraction of image details which are small in terms of both spatial and
variation scales. We propose a local statistical edge model which develops its
edge awareness using spatially defined image statistics. Our decomposition
method is controlled by two intuitive parameters which allow the users to
define what image details to suppress or enhance. By using the summed-area
table acceleration method, our decomposition pipeline is highly parallel. The
proposed filter is gradient preserving and this allows our enhancement results
free from the gradient-reversal artefact. In our evaluations, we compare our
method in various multi-scale image detail manipulation applications with other
mainstream solutions.
- Abstract（参考訳）: サブウィンドウ分散フィルタという新しい非線形フィルタを用いたプログレッシブ画像分解手法を提案する。
本手法は,空間スケールと変動スケールの両方において,細部画像の抽出が要求されるため,画像の精細度向上のために特別に設計されている。
本稿では,空間的に定義された画像統計を用いてエッジ認識を発達させる局所統計エッジモデルを提案する。
本手法は2つの直感的パラメータによって制御され,ユーザがどの画像の詳細を抑えるか,拡張するかを定義することができる。
累積面積テーブル加速度法により,分解パイプラインは並列性が高い。
提案するフィルタは勾配保存であり, 勾配反転アーティファクトを含まない拡張結果が得られる。
評価では,本手法を様々なマルチスケール画像詳細操作アプリケーションと,他の主流ソリューションと比較する。
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