論文の概要: Gaussian highpass guided image filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03284v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 09:12:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:51:19.358808
• Title: Gaussian highpass guided image filtering
• Title（参考訳）: ガウスハイパスガイド画像フィルタリング
• Authors: Lei Zhao, Chuanjiang He,
• Abstract要約: ガウス(ハイパス/ローパス)フィルタ(PM-GF)に基づく事前モデルを提案する。 PM-GFでは、ガウスハイパスフィルタによって決定される誘導構造が明らかにフィルタリング出力に転送される。 本稿では,元のGIFをエミュレートすることで,PM-GFに基づくガウスハイパスGIF(GH-GIF)をいくつか提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.207147299773745
• License:
• Abstract: Guided image filtering (GIF) is a popular smoothing technique, in which an additional image is used as a structure guidance for noise removal with edge preservation. The original GIF and some of its subsequent improvements are derived from a two-parameter local affine model (LAM), where the filtering output is a local affine transformation of the guidance image, but the input image is not taken into account in the LAM formulation. In this paper, we first introduce a single-parameter Prior Model based on Gaussian (highpass/lowpass) Filtering (PM-GF), in which the filtering output is the sum of a weighted portion of Gaussian highpass filtering of the guidance image and Gaussian smoothing of the input image. In the PM-GF, the guidance structure determined by Gaussian highpass filtering is obviously transferred to the filtering output, thereby better revealing the structure transfer mechanism of guided filtering. Then we propose several Gaussian highpass GIFs (GH-GIFs) based on the PM-GF by emulating the original GIF and some improvements, i.e., using PM-GF instead of LAM in these GIFs. Experimental results illustrate that the proposed GIFs outperform their counterparts in several image processing applications.
• Abstract（参考訳）: ガイド画像フィルタリング (GIF) は, エッジ保存によるノイズ除去のための構造ガイダンスとして, 付加画像を用いたスムース化技術として人気がある。 元のGIFとそれに続く改善のいくつかは、2パラメータの局所アフィンモデル(LAM)から派生したもので、フィルタリング出力は誘導画像の局所アフィン変換であるが、入力画像はLAM定式化では考慮されない。 本稿では,まず,誘導画像のガウス高域フィルタの重み付け部分と入力画像のガウス平滑化の和であるガウス高域フィルタ(PM-GF)に基づく単一パラメータ事前モデルを提案する。 PM-GFでは、ガウスハイパスフィルタによって決定される誘導構造が明らかにフィルタリング出力に変換されるので、ガイドフィルタの構造伝達機構がより良く明らかになる。 次に、元のGIFをエミュレートしてPM-GFをベースとしたガウスハイパスGIF(GH-GIF)をいくつか提案する。 実験結果から,提案したGIFは,複数の画像処理アプリケーションで処理性能に優れていたことが示唆された。

関連論文リスト

• Frequency-aware Feature Fusion for Dense Image Prediction [99.85757278772262]
  本稿では,高密度画像予測のための周波数認識機能融合(FreqFusion)を提案する。 FreqFusionは、Adaptive Low-Pass Filter (ALPF) ジェネレータ、オフセットジェネレータ、Adaptive High-Pass Filter (AHPF) ジェネレータを統合する。 包括的可視化と定量的分析は、FreqFusionが機能一貫性を効果的に改善し、オブジェクト境界を鋭くすることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T07:30:34Z)
• Data-Driven Filter Design in FBP: Transforming CT Reconstruction with Trainable Fourier Series [3.6508148866314163]
  本稿では,FBPフレームワーク内にCT再構成のためのトレーニング可能なフィルタを導入する。 この方法は、フーリエ級数係数を最適化してフィルタを構成することにより、ノイズ低減の限界を克服する。 本フィルタは既存のCT再構成モデルに容易に組み込めるので,幅広い応用に適応できるツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T10:47:37Z)
• Filter Pruning for Efficient CNNs via Knowledge-driven Differential Filter Sampler [103.97487121678276]
  フィルタプルーニングは同時に計算を加速し、CNNのメモリオーバーヘッドを低減する。 本稿では,MFM(Masked Filter Modeling)フレームワークを用いた知識駆動型微分フィルタサンプリング(KDFS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T02:28:41Z)
• Improved Anisotropic Gaussian Filters [1.2499537119440245]
  伸長異方性ガウスフィルタは繊維の配向推定に使用される。 本稿では,2次元異方性ガウスフィルタの修正アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T13:59:57Z)
• FAMLP: A Frequency-Aware MLP-Like Architecture For Domain Generalization [73.41395947275473]
  本稿では、変換周波数領域において、ドメイン固有の特徴をフィルタリングする新しい周波数認識アーキテクチャを提案する。 3つのベンチマークの実験では、最先端の手法をそれぞれ3%、4%、9%のマージンで上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T07:26:29Z)
• Fourier Series Expansion Based Filter Parametrization for Equivariant Convolutions [73.33133942934018]
  2次元フィルタパラメトリゼーション技術は同変畳み込みの設計において重要な役割を果たす。 F-Convというフィルタパラメトリゼーション法に基づく新しい同変畳み込み法 F-Convは、画像超解像タスクにおいて、以前のフィルタパラメトリゼーション法よりも明らかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-30T10:01:52Z)
• Unsharp Mask Guided Filtering [53.14430987860308]
  本論文の目的は,フィルタ中の構造伝達の重要性を強調した画像フィルタリングである。 アンシャープマスキングにインスパイアされたガイドフィルタの新しい簡易な定式化を提案する。 我々の定式化は低域フィルタに先立ってフィルタを楽しみ、単一の係数を推定することで明示的な構造伝達を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T19:15:34Z)
• Improved Adaptive Type-2 Fuzzy Filter with Exclusively Two Fuzzy Membership Function for Filtering Salt and Pepper Noise [30.639740354770282]
  画像から塩とペッパーノイズをフィルタリングするファジィフィルタが提案されている。 提案するフィルタは,様々なノイズレベルを持つ標準画像に対して検証される。 提案フィルタの性能は,ピーク信号対雑音比と計算時間の観点から,様々な最先端手法と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T13:18:42Z)
• Noise Homogenization via Multi-Channel Wavelet Filtering for High-Fidelity Sample Generation in GANs [47.92719758687014]
  GAN(Generative Adversarial Networks)のための新しいマルチチャネルウェーブレットに基づくフィルタリング手法を提案する。 ジェネレータにウェーブレットのデコンボリューション層を埋め込むと、結果のGANであるWaveletGANがウェーブレットのデコンボリューションを利用して複数のチャネルによるフィルタリングを学習する。 オープンGANベンチマークツールを用いて,Fashion-MNIST,KMNIST,SVHNデータセットのベンチマーク実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T03:40:11Z)

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。