論文の概要: Hierarchical Spatial Algorithms for High-Resolution Image Quantization and Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08449v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 16:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.218696
• Title: Hierarchical Spatial Algorithms for High-Resolution Image Quantization and Feature Extraction
• Title（参考訳）: 高分解能画像量子化と特徴抽出のための階層空間アルゴリズム
• Authors: Noor Islam S. Mohammad,
• Abstract要約: 本研究では,空間画像処理のためのモジュラー・フレームワークを提案する。 グレースケールの量子化、色と明るさの強化、画像のシャープ化、双方向変換パイプライン、幾何学的特徴抽出を統合している。 多様なデータセットに対する実験的評価は、堅牢で決定論的性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a modular framework for spatial image processing, integrating grayscale quantization, color and brightness enhancement, image sharpening, bidirectional transformation pipelines, and geometric feature extraction. A stepwise intensity transformation quantizes grayscale images into eight discrete levels, producing a posterization effect that simplifies representation while preserving structural detail. Color enhancement is achieved via histogram equalization in both RGB and YCrCb color spaces, with the latter improving contrast while maintaining chrominance fidelity. Brightness adjustment is implemented through HSV value-channel manipulation, and image sharpening is performed using a 3 * 3 convolution kernel to enhance high-frequency details. A bidirectional transformation pipeline that integrates unsharp masking, gamma correction, and noise amplification achieved accuracy levels of 76.10% and 74.80% for the forward and reverse processes, respectively. Geometric feature extraction employed Canny edge detection, Hough-based line estimation (e.g., 51.50{\deg} for billiard cue alignment), Harris corner detection, and morphological window localization. Cue isolation further yielded 81.87\% similarity against ground truth images. Experimental evaluation across diverse datasets demonstrates robust and deterministic performance, highlighting its potential for real-time image analysis and computer vision.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,空間画像処理のためのモジュラー・フレームワークを導入し,グレースケールの量子化,色と明るさの向上,画像のシャープニング,双方向変換パイプライン,幾何学的特徴抽出を統合した。 ステップワイズ・インテンシティ・トランスフォーメーションは、グレースケール画像を8つの離散レベルに定量化し、構造的詳細を保存しながら表現を単純化するポスター化効果を生成する。 色強調は、RGBおよびYCrCb色空間のヒストグラム等化により達成され、後者は色強度を維持しながらコントラストを改善した。 HSV値チャネル操作により輝度調整を行い、3 * 3畳み込みカーネルを用いて画像のシャープ化を行い、高周波の詳細を高める。 非シャープマスク、ガンマ補正、ノイズ増幅を統合した双方向変換パイプラインは、それぞれ前処理と逆処理で76.10%と74.80%の精度を達成した。 幾何学的特徴抽出には、カニーエッジ検出、ハフ線推定(例えば、ビリヤードキューアライメントのための51.50{\deg})、ハリス角検出、形態的ウィンドウローカライゼーションが用いられた。 さらにCueの分離により81.87 %の類似性が得られた。 多様なデータセットに対する実験的な評価は、堅牢で決定論的なパフォーマンスを示し、リアルタイムの画像解析とコンピュータビジョンの可能性を強調している。

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