論文の概要: Image contrast enhancement based on the Schrödinger operator spectrum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02264v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 12:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:32:17.847521
• Title: Image contrast enhancement based on the Schrödinger operator spectrum
• Title（参考訳）: シュレーディンガー作用素スペクトルに基づく画像コントラスト強調
• Authors: Juan M. Vargas, Taous-Meriem Laleg-Kirati,
• Abstract要約: 本研究では,2次元シュリンガー作用素の2次元固有関数への画像投影に基づく新しい画像コントラスト強調法を提案する。 提案手法の性能をカラー画像に応用して検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel image contrast enhancement method based on image projection onto the squared eigenfunctions of the two dimensional Schr\"odinger operator. This projection depends on a design parameter \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} which is proposed to control the pixel intensity during image reconstruction. The performance of the proposed method is investigated through its application to color images. The selection of \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} values is performed using k-means, which helps preserve the image spatial adjacency information. Furthermore, multi-objective optimization using the Non dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSAG2) algorithm is proposed to select the optimal values of \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} and the semi-classical parameter h from the 2DSCSA. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method for enhancing image contrast while preserving the inherent characteristics of the original image, producing the desired enhancement with almost no artifacts.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2次元シュリンガー作用素の2次元固有関数への画像投影に基づく新しい画像コントラスト強調法を提案する。 この投影は、画像再構成時の画素強度を制御するために提案される設計パラメータ \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} に依存する。 提案手法の性能をカラー画像に応用して検討した。 画像空間隣接情報の保存を支援するk-meansを用いて、texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma}値の選択を行う。 さらに, 2DSCSA から \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} の最適値と半古典パラメータ h を選択するために, NSAG2 アルゴリズムを用いた多目的最適化を提案する。 その結果,原画像の特徴を保ちながら画像コントラストを向上する手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• Prompt Recovery for Image Generation Models: A Comparative Study of Discrete Optimizers [58.50071292008407]
  本稿では,近年の離散最適化手法の突発的逆転問題に対する直接比較について述べる。 逆プロンプトと基底真理画像とのCLIP類似性に着目し, 逆プロンプトが生成する画像と基底真理画像との類似性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T21:35:59Z)
• Local Binary Pattern(LBP) Optimization for Feature Extraction [0.08192907805418582]
  局所バイナリパターン(LBP)は、画像の局所的なテクスチャの特徴を記述する強力な演算子である。 本稿では,演算子を3つの行列に分割することで,LBPの数学的表現を新たに提供する。 分類性能の向上のために,新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T10:59:19Z)
• Image-GS: Content-Adaptive Image Representation via 2D Gaussians [55.15950594752051]
  本稿では,コンテンツ適応型画像表現であるImage-GSを提案する。 異方性2Dガウスアンをベースとして、Image-GSは高いメモリ効率を示し、高速なランダムアクセスをサポートし、自然なレベルのディテールスタックを提供する。 画像-GSの一般的な効率性と忠実性は、最近のニューラルイメージ表現と業界標準テクスチャ圧縮機に対して検証される。 この研究は、機械認識、アセットストリーミング、コンテンツ生成など、適応的な品質とリソース制御を必要とする新しいアプリケーションを開発するための洞察を与えてくれることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T00:45:21Z)
• Learn From Orientation Prior for Radiograph Super-Resolution: Orientation Operator Transformer [8.009052363001903]
  高解像度X線画像は骨格筋関連疾患の早期診断と治療において重要な役割を担っている。 放射線画像場に単一画像超解像(SISR)モデルを導入することにより,画質の向上が期待できる。 従来の画像パイプラインは、色空間と画素間パターンからSRとdenoisingの混合マッピングを学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T07:56:24Z)
• Beyond Learned Metadata-based Raw Image Reconstruction [86.1667769209103]
  生画像は、線形性や微細な量子化レベルなど、sRGB画像に対して明確な利点がある。 ストレージの要求が大きいため、一般ユーザからは広く採用されていない。 本稿では,メタデータとして,潜在空間におけるコンパクトな表現を学習する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T06:59:07Z)
• Sub-Image Histogram Equalization using Coot Optimization Algorithm for Segmentation and Parameter Selection [0.0]
  平均および分散に基づくサブイメージヒストグラム等化(MVSIHE)アルゴリズムは,これらのコントラスト強化手法の1つである。 本研究では,直近の最適化アルゴリズム,すなわちcoot Optimization algorithm(COA)を用いて,MVSIHEアルゴリズムの適切なパラメータを選択する。 その結果, バイオメディカル画像処理の分野では, 提案手法が有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T06:51:45Z)
• An Efficient Smoothing and Thresholding Image Segmentation Framework with Weighted Anisotropic-Isotropic Total Variation [1.9581049654950413]
  異方性等方性変動(AITV)の重み付き差を考慮した多段階画像分割フレームワークを提案する。 第2段階では、スムーズな画像を$K$-meansizerでしきい値にし、最終的な結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T10:57:16Z)
• Spatial-Separated Curve Rendering Network for Efficient and High-Resolution Image Harmonization [59.19214040221055]
  本稿では,空間分離型曲線描画ネットワーク(S$2$CRNet)を提案する。 提案手法は従来の手法と比較して90%以上のパラメータを減少させる。 提案手法は,既存の手法よりも10ドル以上高速な高解像度画像をリアルタイムにスムーズに処理することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T07:20:16Z)
• DFM: A Performance Baseline for Deep Feature Matching [10.014010310188821]
  提案手法では,事前学習したVGGアーキテクチャを特徴抽出器として使用し,マッチングを改善するために追加の訓練を必要としない。 提案アルゴリズムは,Hpatchesデータセット上で,平均マッチング精度(MMA)で0.57と0.80のスコアをそれぞれ1ピクセル,2ピクセルの閾値で達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T22:55:06Z)
• Single Image Brightening via Multi-Scale Exposure Fusion with Hybrid Learning [48.890709236564945]
  小さいISOと小さな露光時間は、通常、背面または低い光条件下で画像をキャプチャするために使用される。 本稿では、そのような画像を明るくするために、単一の画像輝度化アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,露出時間が大きい2つの仮想画像を生成するための,ユニークなハイブリッド学習フレームワークを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T08:23:07Z)
• Residual-Sparse Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological Reconstruction and Wavelet frames [146.63177174491082]
  Fuzzy $C$-Means (FCM)アルゴリズムは、形態的再構成操作とタイトウェーブレットフレーム変換を組み込んでいる。 特徴集合とその理想値の間の残差に対して$ell_0$正規化項を付与することにより、改良されたFCMアルゴリズムを提案する。 合成, 医用, カラー画像に対する実験結果から, 提案アルゴリズムは効率的かつ効率的であり, 他のアルゴリズムよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T10:00:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。