Informacja

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

Wyszukujesz frazę "dekompozycja obrazu" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Porównanie jakości radiometrycznej zdjęć lotniczych wykonanych kamerą analogową i cyfrową
Comparison of radiometric quality of images taken with analogue and digital cameras
Autorzy:
Pyka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130750.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
szum
falka
dekompozycja obrazu
jakość radiometryczna
wariancja
noise
wavelets transform
decomposition
radiometric quality
variance
Opis:
Dla potrzeb badań zebrano materiał składający się z par zdjęć zarejestrowanych kamerą analogową (LMK1000) i cyfrową (DMC). Było to zdjęcia wyselekcjonowane z wykonanych uprzednio prac fotolotniczych, przy czym materiał dobierano tak, aby w miarę możliwości porównywać zdjęcia wykonane w podobnym okresie wegetacyjnym i posiadające zbliżoną rozdzielczość geometryczną. Na zdjęciach wybierano fragmenty o jednolitym użytkowaniu terenu, np. budynki, parkingi, pola, lasy. W ten sposób zgromadzono materiał badawczy liczący 25 par obrazów o rozmiarach 1024 x 1024 pikseli. Jako metodę badań jakości radiometrycznej obrazów wybrano analizę ich transformat falkowych. Na podstawie analizy równania zachowania wariancji względnej stwierdzono następujące prawidłowości: (1) w obrazach z kamery cyfrowej względna wariancja detali sukcesywnie rośnie wraz ze wzrostem poziomu dekompozycji, (2) w obrazach z kamery analogowej względna wariancja maleje pomiędzy 1. i 2. poziomem rozdzielczości a potem powoli rośnie lub jest stabilna. Sukcesywny wzrost wariancji detali, obserwowany dla obrazów z kamery cyfrowej, świadczy o bardzo niskim poziomie szumów przypadkowych. Z kolei niestabilne zmiany wariancji dla obrazów z kamery analogowej dowodzą wysokiej zawartości szumów.
A set of aerial images taken by two cameras, analogue (LMK 1000) and digital photogrammetric (DMC), was used to compare radiometric quality of images obtained. Pairs consisting of analogue and digital images showing corresponding fragments of identical contents were selected for comparisons. As far as possible, fragments showing homogenous land use, e.g. buildings, parking lots, fields, forests, were selected, which made it possible to observe how the land use affected the wavelet transform. A total of 25 and 9 fragments of medium- and small-scale images, respectively were subjected to comparisons. The fragments selected were 1024 * 1024 pixels in size. The wavelet transformation was chosen as a method with which to compare radiometric image quality. Analysis of the equation for relative image variance preservation allowed to reveal the following patterns: (1) the relative variance of details in digital camera images was found to increase with the decomposition level, (2) the relative variance in analogue camera images was observed to decrease between the first and the second decomposition level. In all the cases examined, the digital camera produced better parameters of noise evaluation. The DMC images contained several times less random noise than those taken with the analogue camera. The study confirmed that it was possible to define the noise content indicators by analysing the wavelet detail coefficients.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2008, 18b; 537-545
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An efficient algorithm for adaptive total variation based image decomposition and restoration
Autorzy:
Liu, X.
Huang, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330619.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
image decomposition
image restoration
adaptive total variation
H-1 norm
split Bregman method
dekompozycja obrazu
odtworzenie obrazu
wariacja zupełna adaptacyjna
metoda Bregmana
Opis:
With the aim to better preserve sharp edges and important structure features in the recovered image, this article researches an improved adaptive total variation regularization and H-1 norm fidelity based strategy for image decomposition and restoration. Computationally, for minimizing the proposed energy functional, we investigate an efficient numerical algorithm—the split Bregman method, and briefly prove its convergence. In addition, comparisons are also made with the classical OSV (Osher–Sole–Vese) model (Osher et al., 2003) and the TV-Gabor model (Aujol et al., 2006), in terms of the edge-preserving capability and the recovered results. Numerical experiments markedly demonstrate that our novel scheme yields significantly better outcomes in image decomposition and denoising than the existing models.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 2; 405-415
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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