論文の概要: Enhanced Edge-Perceptual Guided Image Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10387v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 13:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 14:17:01.970430
• Title: Enhanced Edge-Perceptual Guided Image Filtering
• Title（参考訳）: エッジ知覚誘導画像フィルタリングの強化
• Authors: Jinyu Li
• Abstract要約: 有意な一階エッジ保護制約と明示的な残留制約を統合することにより、新しいガイド付き画像フィルタを提案する。 性能は、単一画像詳細強調、マルチスケール露光融合、ハイパースペクトル画像分類など、いくつかの典型的なアプリケーションで示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.61180330004451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the powerful edge-preserving ability and low computational complexity, Guided image filter (GIF) and its improved versions has been widely applied in computer vision and image processing. However, all of them are suffered halo artifacts to some degree, as the regularization parameter increase. In the case of inconsistent structure of guidance image and input image, edge-preserving ability degradation will also happen. In this paper, a novel guided image filter is proposed by integrating an explicit first-order edge-protect constraint and an explicit residual constraint which will improve the edge-preserving ability in both cases. To illustrate the efficiency of the proposed filter, the performances are shown in some typical applications, which are single image detail enhancement, multi-scale exposure fusion, hyper spectral images classification. Both theoretical analysis and experimental results prove that the powerful edge-preserving ability of the proposed filter.
• Abstract（参考訳）: 強力なエッジ保存能力と計算量が少ないため、ガイド付きイメージフィルタ(gif)とその改良版はコンピュータビジョンや画像処理に広く応用されている。 しかし,これらすべては正規化パラメータが増加するにつれてある程度ハロアーティファクトに悩まされる。 誘導画像と入力画像の不整合構造の場合、エッジ保存能力の劣化も生じる。 本稿では,一階のエッジ保護制約と,両ケースのエッジ保護能力を向上する明示的残差制約を統合することにより,新しいガイド付き画像フィルタを提案する。 提案フィルタの効率性を示すために,単一画像のディテールエンハンスメント,マルチスケール露光融合,ハイパースペクトル画像の分類など,いくつかの典型的な応用例で性能を示す。 理論解析と実験の結果から,提案フィルタの強力なエッジ保存能力が証明された。

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