Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "blur" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Automatic identification method of blurred images
Metoda automatycznej identyfikacji typu obrazów rozmytych
Autorzy:
Karpinski, M.
Piontko, N.
Karpinskyi, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408479.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
motion blur
image blurring
automatic identification
rozmazanie obrazu
automatyczna identyfikacja
Opis:
Automatic identification method of the blur type is an important stage in automatic restoring and segmentation of partially blurred images. This article describes automatic identification method of blurred images that also allows to estimate the blur angle parameter. This method contains five steps: 1) applying modified Sobel operator to the input image; 2) image cutting on perimeter in order to eliminate the negative effects occurred at the previous step; 3) construction sequentially blurred image’s versions from the step 2 with fixed radius; 4) similarity measure calculation of sequentially blurred image’s versions along with original image; 5) estimation of the criterion value. Method has been tested and has shown correct result in more than 90% of input images, and the average angle’s error does not exceed more than 8 degrees.
Metoda automatycznej identyfikacji typu rozmycia jest ważnym etapem w zagadnieniach automatycznego przywracania i segmentacji obrazów częściowo zniekształconych. W artykule rozpatrzono metodę automatycznej identyfikacji obrazów rozmytych pozwalającą również określić kąt rozmycia. Metoda ta obejmuje pięć kroków: 1) zastosowanie do wejściowego obrazu zmodyfikowanego operatora Sobela; 2) cięcie obrazu na obwodzie w celu wyeliminowania negatywnych skutków występujących w poprzednim kroku; 3) budowa kolejno wersji obrazów rozmytych z kroku 2 zachowując zdefiniowany stały promień; 4) obliczenie miary podobieństwa wersji obrazów kolejno rozmytych z oryginalnym obrazem; 5) wyznaczenie wartości kryterium. Testowanie metody wykazało prawidłowy wynik w ponad 90% obrazów wejściowych, a średni błąd określenia kąta rozmycia nie przekracza 8 stopni.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2015, 1; 59-61
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies