Направленная фильтрация для обработки изображений / видеоизображений солнца

Направленная фильтрация для обработки изображений / видеоизображений солнца

Автор: Лун Сюй, Йихуа Ян, Цзюнь Чэн

Журнал: Солнечно-земная физика @solnechno-zemnaya-fizika

Статья в выпуске: 2 т.3, 2017 года.

Бесплатный доступ

В данной работе предлагается новый алгоритм повышения четкости изображений, использующий направленную фильтрацию для улучшения изображений и видеоизображений Солнца, который позволит легко выделять существенные мелкие структуры. Предлагаемый алгоритм может эффективно устранять шумы на изображениях, в том числе гауссовы и импульсные шумы. Кроме того, он может выделять волокнистые структуры на/за солнечным диском. Такие структуры наглядно демонстрируют развитие солнечной вспышки, протуберанца, выброса корональной массы, магнитного поля и т. д. Полученные экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм значительно повышает качество изображений Солнца по сравнению с первоначальными и несколькими классическими алгоритмами улучшения изображений, что облегчит определение всплесков солнечного радиоизлучения по изображениям/ видеоизображениям Солнца

Еще

Направленный фильтр, гауссов фильтр, двусторонний фильтр, сохранение краев, повышение качества изображения

Короткий адрес: https://sciup.org/142103637

IDR: 142103637   |   DOI: 10.12737/22596

Список литературы Направленная фильтрация для обработки изображений / видеоизображений солнца

  • Bae S., Paris S., Durand F. Two-scale tone management for photographic look. SIGGRAPH’06. Proc. ACM SIGGRAPH 2006. Boston, Massachusetts, 2006.
  • Bo Chen, Jin-Lin Cai, Wen-Sheng Chen, Yan Li. A multiplicative noise removal approach based on partial differential equation model. Mathematical Problems in Engineering. 2012, vol. 2012, ID 242043, 14 p DOI: 10.1155/2012/242043
  • Briggs W.L., Henson V.E., McCormick S.F. A Multigrid Tutorial. Second ed. Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). 2000.
  • Bundy A., Lincoln Wallen. Difference of Gaussians. Catalogue of Artificial Intelligence Tools. Springer Berlin Heidelberg, 1984, p. 30.
  • Chen Xu, Min Li, Xiaoli Sun. An edge-preserving variational method for image decomposition. Chinese J. Electronics. 2013, vol. 22, no. 1, pp. 109-113.
  • Durand F., Dorsey J. Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images. SIGGRAPH’02. Proc. 29th Annual Conf. on Computer Graphics and Interactive Technologies, San Antonio, Texas, 2002.
  • Gastal E.S.L., Oliveira M.M. Domain transform for edge-aware image and video processing. ACM Trans. Graphics. 2011, vol. 30, no. 4, pp. 69:1-69:12.
  • Han Yu, et al. Multiplicative noise removal combining a total variation regularizer and a nonconvex regularizer. Intern. J. Computer Math. 2014, vol. 91, no. 10, pp. 2243-2259.
  • He K., Sun J., Tang X. Guided image filtering. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2013, vol. 35, no. 6, pp. 1397-1409.
  • Huang T., Yang G., Tang G. A fast two-dimensional median filtering algorithm. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 1979, vol. 27, no. 1, pp. 13-18.
  • Kim Sang Ho, Jan P. Allebach. Optimal unsharp mask for image sharpening and noise removal. J. Electronic Imaging. 2005, vol. 14, no. 2, pp. 023005-023005.
  • Li Jingna, Li Xia. Symplectic flow for the square root of the negative Laplacian. J. Mathematical Analysis and Applications. 2012, vol. 389, pp. 812-820.
  • Li Xia, Zheng An Yao, Wen Shu Zhou. Existence of positive solutions for a singular p-Laplacian differential equation. Acta Mathematica Sinica. 2008, vol. 24, no. 8, pp. 1331-1344.
  • Lu Jian, et al. An enhanced fractal image denoising algorithm. Chaos, Solitons & Fractals. 2008, vol. 38, no. 4, pp. 1054-1064 DOI: 10.1016/j.chaos.2007.06.048
  • Saad Y. Iterative Methods for Sparse Linear Systems. Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 2003. 528 p.
  • Song Huijuan, Jingxue Yin, Ying Yang. Multiplicity of positive radial solutions for the weighted p-Laplacian in Rn∖{0}. Computers & Mathematics with Applications. 2013, vol. 66, no. 8. pp. 1475-1487.
  • Sun Jiebao, Jing Li, Qiang Liu. Cauchy problem of a nonlocal p-Laplacian evolution equation with nonlocal convection. Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications. 2014, vol. 95, pp. 691-702.
  • Sun Xiaoli, Min Li, Weiqiang Zhang. An improved image denoising model based on the directed diffusion equation. Computers & Mathematics with Applications. 2011, vol. 61, no. 8, pp. 2177-2181.
  • Tomasi C., Manduchi R. Bilateral filtering for gray and color images. Proc. 1998 IEEE Intern. Conf. on Computer Vision, Bombay, India. 1998, p. 839.
  • Wang Jiefei, et al. A Residual-Based Kernel Regression Method for Image Denoising. Mathematical Problems in Engineering 2016, vol. 2016, ID 5245948, 13 p. org/10.1155/2016/5245948 DOI: http://dx.doi
  • http://sdo.gsfc.nasa.gov/.
  • http://sdo.gsfc.nasa.gov/.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©