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【24h】

Watershed-based maximum-homogeneity filtering

机译:基于分水岭的最大均匀度滤波

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摘要

We introduce an image enhancement method referred to as the watershed-based maximum-homogeneity filter. This method first uses watershed analysis to subdivide the image into homogeneous pixel clusters called catchment basins. Next, using an adaptive, local, catchment-basin selection scheme, similar neighboring catchment basins are combined together to produce an enhanced image. Because the method starts with watershed analysis, it can preserve edge information and run with high computational efficiency. Illustrative results show that the method performs well relative to other popular nonlinear filters.
机译:我们介绍一种图像增强方法,称为基于分水岭的最大均匀性滤镜。该方法首先使用分水岭分析将图像细分为称为流域盆地的均匀像素簇。接下来,使用自适应的局部流域盆地选择方案,将相似的相邻流域盆地合并在一起以产生增强的图像。因为该方法从分水岭分析开始,所以它可以保留边缘信息并以高计算效率运行。说明性结果表明,该方法相对于其他流行的非线性滤波器表现良好。

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