論文の概要: Improved Partial Differential Equation and Fast Approximation Algorithm for Hazy/Underwater/Dust Storm Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15986v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 22:44:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:54:26.627312
• Title: Improved Partial Differential Equation and Fast Approximation Algorithm for Hazy/Underwater/Dust Storm Image Enhancement
• Title（参考訳）: Hazy/Underwater/Dust Storm画像強調のための部分微分方程式と高速近似アルゴリズムの改良
• Authors: Uche A. Nnolim,
• Abstract要約: 本稿では、改良された偏微分方程式(PDE)に基づくデハージングアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,画像領域の強調に加えて,画像の暗化やエッジのオーバーエンハンス化といった問題を解く。 提案アルゴリズムは, 改良されたグローバルコントラスト強調アルゴリズムを取り入れた水中および塵嵐画像強調に利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents an improved and modified partial differential equation (PDE)-based de-hazing algorithm. The proposed method combines logarithmic image processing models in a PDE formulation refined with linear filter-based operators in either spatial or frequency domain. Additionally, a fast, simplified de-hazing function approximation of the hazy image formation model is developed in combination with fuzzy homomorphic refinement. The proposed algorithm solves the problem of image darkening and over-enhancement of edges in addition to enhancement of dark image regions encountered in previous formulations. This is in addition to avoiding enhancement of sky regions in de-hazed images while avoiding halo effect. Furthermore, the proposed algorithm is utilized for underwater and dust storm image enhancement with the incorporation of a modified global contrast enhancement algorithm. Experimental comparisons indicate that the proposed approach surpasses a majority of the algorithms from the literature based on quantitative image quality metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、改良された偏微分方程式(PDE)に基づくデハージングアルゴリズムを提案する。 提案手法は,空間領域および周波数領域の線形フィルタに基づく演算子を改良したPDE定式化における対数画像処理モデルを組み合わせたものである。 さらに,ファジィホモモルフィック処理と組み合わせて,ハジー画像形成モデルの高速で簡易なデハージング関数近似を開発した。 提案アルゴリズムは,以前の定式化で発生する暗黒領域の増大に加えて,画像の暗黒化やエッジのオーバーエンハンスメントの問題を解く。 これは、ハロ効果を回避しつつ、デハズド画像における空域の強化を回避することに加えである。 さらに,修正グローバルコントラストエンハンスメントアルゴリズムの導入により,水中および塵嵐画像エンハンスメントに利用した。 実験により,提案手法は定量的な画像品質指標に基づく文献からのアルゴリズムの大部分を超越していることが示された。

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