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【24h】

適応的階調補正のハードウェア実現におけるRetinex理論の比較評価

机译:Retinex理论在自适应灰度校正硬件实现中的比较评估

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摘要

人の視覚特性にもとづいた階調補正として,E. H. Landが提案するRetinex理論を具体化したさまざまなモデルが提案されてきた.これらのモデルは,静止画を対象としたものが主であるため処理量について考慮されていないことが多い.本報告では適応的階調補正を実時間処理するハードゥェアの実現を目的とし,Retinex理論をもとにした輝度補正手法の複数のモデルに対して処理量と画質の両面から評価を行った.処理量については,キャッシュ機構を用いて考察を行い,画質について,再現性とコントラストの指標を用いて評価を行った.その結果,処理量ではPoissonモデルで一番良好な結果が得られ,画質の評価では,MSRモデルで一番良好な結果が得られた.処理用および画質の評価を総合した結果,QPモデルが適しているという結論を得た.
机译:已经提出了各种模型,这些模型体现了E.H. Land提出的Retinex理论作为基于人类视觉特征的灰度校正。由于这些模型主要用于静止图像,因此通常不考虑处理量。在本报告中,我们基于处理量和图像质量评估了基于Retinex理论的亮度校正方法的多个模型,目的是实现可实时处理自适应灰度校正的精修程序。使用缓存机制考虑处理量,并使用可再现性和对比度指标评估图像质量。结果,在处理量方面,泊松模型给出了最好的结果,而在图像质量评估中,MSR模型给出了最好的结果。对处理和图像质量进行综合评估的结果表明,QP模型是合适的。

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