×

向量值形态算子的不规则指数。 (英语) Zbl 07645596号

数学形态学是一种有价值的非线性算子理论,广泛应用于图像处理和分析。虽然最初设想的是二值图像,但数学形态学已经通过几种方法成功地扩展到向量值图像。基于总阶的向量值形态学算子特别有前途,因为它们可以避免伪色的问题。缺点是,它们经常在输出图像中引入不规则性。本文提出利用广义像素距离和与Wasserstein度量之间的相对间隙来度量向量值形态算子的不规则性。除了介绍一种不规则性度量,即不规则指数,本文还讨论了其计算实现。准确地说,我们区分了理想的全局不规则指数和实际的局部不规则指数。局部不规则指数可以通过聚集局部窗口的值来更快地计算,从而得出全局不规则指数的下限。自然图像的计算实验证明了所提出的不规则指数的有效性。

MSC公司:

68倍 计算机科学
94-XX年 信息与通信理论、电路

软件:

EMD公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序 哈尔

参考文献:

[1] Angulo,J.,基于距离的全序格中的形态颜色算子:在图像滤波、增强和分析中的应用,计算。视觉。图像下划线。,107, 1-2, 56-73 (2007) ·doi:10.1016/j.cviu.2006.11.008
[2] 阿普图拉,E。;Lefèvre,S.,多元数学形态学的比较研究,模式识别。,40, 11, 2914-2929 (2007) ·Zbl 1118.68719号 ·doi:10.1016/j.patcog.2007.02.004
[3] Birkhoff,G.,《格理论》(1993),普罗维登斯:美国数学学会,普罗维登斯·Zbl 0063.00402号
[4] Burgeth,B。;迪达斯,S。;Kleefeld,A。;Burgeth,B。;克莱菲尔德,A。;Naegel,B。;北卡罗来纳州帕萨特。;Perret,B.,《高光谱图像处理的统一方法,数学形态学及其在信号和图像处理中的应用》,202-214(2019),Cham:Springer International Publishing,Cham·Zbl 1445.68280号 ·doi:10.1007/978-3-030-20867-7_16
[5] Burgeth,B。;Kleefeld,A.,基于爱因斯坦加法和Loewner阶的颜色形态方法,模式识别。莱特。,47, 29-39 (2014) ·doi:10.1016/j.parec.2014.01.018
[6] Chevallier,E。;Angulo,J.,《度量空间上总阶的不规则问题及其对数学形态学的影响》,J.Math。成像视觉。,54, 3, 344-357 (2016) ·Zbl 1357.68266号 ·doi:10.1007/s10851-015-0607-7
[7] Dougherty,E.R.,Lotufo,R.A.:动手形态学图像处理。SPIE出版社(2003)
[8] Fatras,K.、Zine,Y.、Flamary,R.、Gribonval,R.和Courty,N.:小批量Wasserstein学习:渐近和梯度性质。摘自:《第二十三届国际人工智能与统计会议记录》,第2131-2141页。PMLR(2020)。http://proceedings.mlr.press/v108/fatras20a.html
[9] Foley,J.D.,Dam,A.V.,Huges,J.F.,Feiner,S.K.:《计算机制图:原理与实践》,第二版。艾迪森·韦斯利(1990)
[10] 钢筋混凝土冈萨雷斯;伍兹,RE,数字图像处理(2002),《上鞍河:普伦蒂斯·霍尔》,上鞍河
[11] Goutsias,J。;HJAM Heijmans;Sivakumar,K.,图像序列的形态学算子,计算。视觉。图像下划线。,62, 326-346 (1995) ·doi:10.1006/cviu.1995.1058
[12] Haykin,S.,《神经网络和学习机器》(2009),《上鞍河:Prentice-Hall,上鞍河》
[13] Heijmans,HJAM,《数学形态学:基于代数和几何的现代图像处理方法》,SIAM Rev.,37,1,1-36(1995)·Zbl 0939.68916号 ·数字对象标识代码:10.1137/1037001
[14] Levkowitz,H.,《计算机图形、可视化和多媒体应用的色彩理论和建模》(1997年),诺威尔:Kluwer学术出版社,诺威尔·doi:10.1007/b102382
[15] 列夫科维茨,H。;Herman,GT,GLHS:广义亮度、色调和饱和度颜色模型,CVGIP图。模型图像处理。,55, 4, 271-285 (1993) ·doi:10.1006/cgip.1993.1019
[16] Lézoray,O.,多元数学形态学的完全格学习,J.Vis。Commun公司。图像表示。,35, 220-235 (2016) ·doi:10.1016/j.jvcir.2015.12.017
[17] 纳杰曼,L。;Talbot,H.,《数学形态学:从理论到应用》(2013),霍博肯:威利·数字对象标识代码:10.1002/9781118600788
[18] 佩雷,G。;Cuturi,M.,计算优化传输,Found。趋势马赫数。学习。,11, 5-6, 1-257 (2019) ·Zbl 1475.68011号 ·doi:10.1561/2200000073
[19] Pitié,F.,《色彩传递的进展》,IET Comput。视觉。,14, 6, 304-322 (2020) ·doi:10.1049/iet-cv.2019.0920
[20] Pitié,F.,Kokaram,A.C.,Dahyot,R.:N维概率密度函数转移及其在颜色转移中的应用。摘自:IEEE计算机视觉国际会议论文集,第二卷,第1434-1439页(2005)。doi:10.1109/ICCV.2005.166
[21] Ronse,C.,《为什么数学形态学需要完备格》,《信号处理》。,21, 2, 129-154 (1990) ·Zbl 0734.94001号 ·doi:10.1016/0165-1684(90)90046-2
[22] Rubner,Y。;托马西,C。;Guibas,LJ,Earth mover’s distance as a metric for image retrieval,国际计算机杂志。视觉。,40, 2, 99-121 (2000) ·Zbl 1012.68705号 ·doi:10.1023/A:1026543900054
[23] 桑加利,M。;瓦莱,ME;乔治亚州巴雷托;Coelho,R.,《使用基于模糊颜色的监督排序的颜色数学形态学》,《模糊信息处理》。,278-289(2018),柏林:施普林格,柏林
[24] Sangalli,M.,Valle,M.E.:基于不确定简化排序的多值数学形态学方法。收录:Burgeth,B.、Kleefeld,A.、Naegel,B.、Passat,N.、Perret,B.(编辑)《数学形态学及其在信号和图像处理中的应用》,第228-240页。查姆施普林格(2019)。doi:10.1007/978-3-030-20867-7_18·Zbl 1445.68264号
[25] Schmitzer,B.,熵正则传输问题的稳定稀疏缩放算法,SIAM J.Sci。计算。,41,3,A1443-1481(2019)·Zbl 1422.49034号 ·数字对象标识代码:10.1137/16M106018
[26] Schölkopf,B。;Smola,A.,《使用内核学习:支持向量机、正则化、优化和超越》(2002),剑桥:麻省理工学院出版社,剑桥
[27] 塞拉·J。;MHF威尔金森;Roerdink,JBTM,“假彩色”问题,数学形态学及其在信号和图像处理中的应用。计算机科学讲稿,13-23(2009),柏林:施普林格,柏林·兹比尔1252.94021
[28] Soille,P.,形态学图像分析(1999),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 0976.68168号 ·doi:10.1007/978-3-662-03939-7
[29] Valle,M.E.,Francisco,S.,Granero,M.A.,Velasco-Forero,S.:使用Wasserstein度量测量向量值形态算子的不规则性。收录:Lindblad,J.,Malmberg,F.,Sladoje,N.(编辑)《离散几何与数学形态学》。DGMM 2021。计算机科学课堂讲稿,第12708卷,第512-524页。查姆施普林格(2021)。doi:10.1007/978-3-030-76657-3_37·Zbl 1484.68309号
[30] 瓦莱,ME;瓦伦特,RA,《球面CIELab Quantale上的数学形态学及其在彩色图像边界检测中的应用》,J.Math。成像视觉。,57, 2, 183-201 (2017) ·Zbl 1409.68311号 ·doi:10.1007/s10851-016-0674-4
[31] van de Gronde,J。;Roerdink,J.,基于框架的组内变异颜色形态,IEEE Trans。图像处理。,23, 3, 1276-1288 (2014) ·Zbl 1374.94486号 ·doi:10.1109/TIP.2014.2300816
[32] Vapnik,VN,《统计学习理论》(1998),纽约:威利出版社,纽约·Zbl 0935.62007号
[33] 贝拉斯科·福雷罗,S。;安古洛,J。;索耶,P。;佩萨雷斯,M。;Ouzounis,GK,使用统计深度的矢量图像的数学形态学,数学形态学及其在图像和信号处理中的应用,355-366(2011),柏林:施普林格,柏林·Zbl 1339.68296号 ·doi:10.1007/978-3642-21569-8_31
[34] 贝拉斯科·福雷罗,S。;Angulo,J.,《Rp中的监督排序:应用于高光谱图像的形态处理》,IEEE Trans。图像处理。,20, 11, 3301-3308 (2011) ·Zbl 1372.94253号 ·doi:10.1109/TIP.2011.2144611
[35] 贝拉斯科·福雷罗,S。;Angulo,J.,《多元数学形态学的随机投影深度》,IEEE J.Sel。顶部。信号处理。,6, 7, 753-763 (2012) ·doi:10.1109/JSTSP.2012.2211336
[36] 贝拉斯科·福雷罗,S。;安古洛,J。;塞勒比,ME;Smolka,B.,向量排序和多光谱形态图像处理,低水平彩色图像处理进展,223-239(2014),多德雷赫特:施普林格·doi:10.1007/978-94-007-7584-8_7
[37] 维拉尼,C.,《最佳交通》,格伦德伦·德马蒂安·维森沙芬(2009),柏林:施普林格出版社,柏林·Zbl 1156.53003号 ·doi:10.1007/978-3-540-71050-9
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。