Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gradient Domain Weighted Guided Image Filtering

論文の概要: Gradient Domain Weighted Guided Image Filtering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16796v1
Date: Wed, 30 Nov 2022 07:25:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 17:50:31.317688
Title: Gradient Domain Weighted Guided Image Filtering
Title（参考訳）: 勾配領域重み付きガイド画像フィルタリング
Authors: Bo Wang
Abstract要約: 提案アルゴリズムは勾配情報を用いて画像のエッジを正確に決定する。重み付き情報を用いて、画像の平坦領域とエッジ領域をより正確に識別する。実験により,提案アルゴリズムはエッジのハロアーティファクトをより抑制できることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.892738466155095
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As an excellent local filter, guided image filters are subject to halo artifacts. In this paper, the algorithm uses gradient information to accurately determine the edge of the image, and uses the weighted information to further accurately distinguish the flat area and edge area of the image. As a result, the edges of the image are sharper and the level of blur in flat areas is reduced, avoiding halo artifacts caused by excessive blurring near edges. Experiments show that the proposed algorithm can better suppress halo artifacts at the edges. The proposed algorithm has good performance in both image denoising and image detail enhancement.
Abstract（参考訳）: 局所フィルタとしては、誘導画像フィルタはhaloアーティファクトの対象となる。本稿では,勾配情報を用いて画像のエッジを正確に判断し,重み付け情報を用いて画像の平坦領域とエッジ領域の識別を行う。その結果、画像のエッジが鋭くなり、平坦な領域におけるぼやけのレベルが小さくなり、エッジ近傍の過度なぼやけによるハロアーティファクトを回避することができる。実験により,提案アルゴリズムはエッジのハロアーティファクトをより抑制できることが示された。提案アルゴリズムは,画像復号化と画像詳細化の両面で優れた性能を有する。

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