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ラプラシアンピラミッド表現におけるモルフォロジ演算に基づく画像強調と拡大

机译:基于Laplacian金字塔表达式形态学操作的图像增强与扩展

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摘要

本報告では,画像の高周波成分の強調に基づく拡大法を提案している.デジタル画像の高解像度化とはサンプリング周波数を増加させることと等しく,鮮明な拡大画像を得るためには原画像のサンプリング時に失われた高周波成分を推定する必要がある·高周波成分の推定法として,ラプラシアンピラミッドによる画像階層表現を用いる方法がGreenspanらによって提案されている.ラプラシアンピラミッドによる階層表現では,失われた高周波成分は未知の高解像度ラプラシアンと一致する.未知の高解像度ラプラシアンを推定するために,Greenspanらは入力画像から得られたラプラシアンに対して非線形処理を適用している.しかしながら,非線形処理で用いられる定数は画像全体で一定であるために,画像によっては,画像の一部にしか非線形処理の効果が現れない.また,この非線形処理はエッジの近傍で不要なリンギング成分を生む.そこで本報告では,モルフォロジ演算を用いた非線形操作を導入し,画像全体において非線形処理による高周波成分の発生を実現するとともに,不要なリンギングの発生を抑圧する.実験では複数の画像への適用例を示し,提案法の有効性を確認する.
机译:在本报告中,我们提出了一种基于图像的高频分量的扩展方法。数字图像的高分辨率等于增加采样频率,并且为了获得尖锐的放大图像,必须估计在对原始图像采样时损失的高频分量,作为高频分量的估计方法, Greenspan等人提出了使用Laplacian金字塔的图像层次表示的方法。在拉普拉斯金字塔的分层表示中,丢失的高频分量与未知的高分辨率拉普拉斯一致。为了估计未知的高分辨率Laplacian,Greenspan等。将非线性处理应用于从输入图像获得的拉普拉斯。然而,由于非线性过程中使用的常数在整个图像中是恒定的,因此非线性处理的效果仅在图像的一部分中出现。而且,该非线性过程在边缘附近产生不必要的振铃组件。因此,在本报告中,引入了使用形态操作的非线性操作,并且在整个图像中实现了通过非线性处理的高频分量的产生,并且抑制了不必要的振铃的产生。在实验中,示出了对多个图像的应用示例,并且确认了所提出的方法的有效性。

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