×
约翰·德巴耶;皮诺利、珍妮·查尔斯

通用自适应邻域Choquet图像滤波。 （英语） Zbl 1490.94010号

数学杂志。成像视觉。 35，第3期，173-185（2009）.
摘要：为了提出一种用于自适应图像处理和分析的原始图像表示和数学结构，最近引入了一个名为通用自适应邻域图像处理（GANIP）的新框架。中心思想是基于自适应性的关键概念，它与待处理图像的分析尺度、空间结构和强度值同时相关。本文简要介绍了GANIP框架，并在Choquet滤波（使用模糊测度）的背景下对其进行了详细研究，该滤波概括了一大类图像滤波器。根据通用GANIP框架研究得到的空间自适应算子，并在生物医学和材料应用领域进行了说明。此外，通过图像恢复实验，将所提出的基于GAN的滤波器应用于实际，并与其他几种去噪方法进行了比较，表明基于GAN算法的Choquet滤波器具有较高的性能。

引用于三文件

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
28E10型 模糊测度理论

关键词：

Choquet过滤;模糊测度;通用自适应社区;图像复原
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Debayle}和\textit{J.-C.Pinoli}，J.数学。成像视觉。35，第3号，173--185（2009；Zbl 1490.94010）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Amattouch，M.：图像测量与分析。硕士论文，法国圣埃蒂安国立矿山管理学院（2005年）
[2] Arce，G.R.，Foster，R.E.：图像处理的基于等级顺序的过滤器细节。IEEE传输。阿库斯特。语音信号处理。37(1), 83–98 (1989) ·数字对象标识代码：10.1109/29.17503
[3] Brailean，J.C.、Little，D.、Giger，M.L.、Chen，C.T.、Sullivan，B.J.：应用于射线图像的EM算法的定量性能评估。摘自：SPIE生物医学图像处理会议记录，第40-46页（1991年）
[4] Brailean，J.C.，Sullivan，B.J.，Chen，C.T.，Giger，M.L.：使用人类视觉保真度标准评估图像处理的EM算法。摘自：《国际声学、语音和信号处理会议记录》，第2957-2960页（1991年）
[5] Brownrigg，D.R.K.：加权中值滤波器。Commun公司。ACM 27，807–818（1984）·数字对象标识代码：10.1145/358198.358222
[6] Buades，A.，Coll，B.，Morel，J.：关于图像去噪方法。技术报告，CMLA，ENS Cachan（2004）·Zbl 1182.62184号
[7] Buades，A.，Coll，B.，Morel，J.M.：图像去噪的非局部算法。摘自：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议记录，第20–25页（2005）·Zbl 1108.94004号
[8] Buades，A.，Coll，B.，Morel，J.M.：图像去噪算法的综述，以及一个新的算法。多尺度模型。模拟。4(2), 490–530 (2005) ·Zbl 1108.94004号 ·数字对象标识代码：10.1137/040616024
[9] Choquet，G.：能力理论。《傅里叶年鉴》5，131-295（1953）·Zbl 0064.35101号
[10] Choquet，G.：拓扑。纽约学术出版社（1966）
[11] Debayle，J.，Pinoli，J.C.：使用固有结构元素的空间自适应形态图像滤波。图像分析。立体声。24(3), 145–158 (2005) ·Zbl 1154.94307号
[12] Debayle，J.，Pinoli，J.C.：通用自适应邻域图像处理-第一部分：简介和理论方面。数学杂志。成像视觉。25(2), 245–266 (2006) ·Zbl 1478.94027号 ·doi:10.1007/s10851-006-7451-8
[13] Debayle，J.，Pinoli，J.C.：通用自适应邻域图像处理-第二部分：实际应用示例。数学杂志。成像视觉。25(2), 267–284 (2006) ·Zbl 1478.94028号 ·doi:10.1007/s10851-006-7452-7
[14] 邓，G.：对数图像处理模型的熵解释及其在对比度增强中的应用。IEEE传输。图像处理。18(5), 1135–1140 (2009) ·Zbl 1371.94109号 ·doi:10.1109/TIP.2009.2016796
[15] Deng，G.，Cahill，L.W.：使用对数图像处理模型的多尺度图像增强。电子。莱特。29, 803–804 (1993) ·doi:10.1049/el:19930536
[16] Deng，G.，Cahill，L.W.，Tobin，J.R.：对数图像处理模型及其在图像增强中的应用研究。IEEE传输。图像处理。4, 506–512 (1995) ·数字对象标识代码：10.1109/83.370681
[17] Deng，G.，Pinoli，J.C.：使用对数图像处理模型的基于微分的边缘检测。数学杂志。成像视觉。8(2), 161–180 (1998) ·doi:10.1023/A:1008277328822
[18] Donoho，D.L.，Johnstone，I.M.：通过小波收缩实现理想的空间自适应。《生物特征》81（3），425–455（1994）·Zbl 0815.62019号 ·doi:10.1093/biomet/81.3.425
[19] Gonzalez，R.C.，Woods，R.E.：数字图像处理。Addison-Wesley，雷丁（1992）
[20] Gordon，R.，Rangayyan，R.M.：使用固定和自适应邻域增强乳房X光照片的特征。申请。选择。23（4），560–564（1984）·doi:10.1364/AO.23.000560
[21] Grabisch，M.：作为广义阶滤波器的模糊积分。摘自：《SPIE会议记录》，第128–136页（1994年）
[22] Halmos，P.：测量理论。Van Nostrand，普林斯顿（1950）·Zbl 0040.16802号
[23] Jiang，L.，Feng，X.，Yin，H.：具有曲线收缩的变化图像恢复和分解。数学杂志。成像视觉。30, 125–132 (2008) ·Zbl 1523.94013号 ·doi:10.1007/s10851-007-0051-4
[24] Jourlin，M.，Pinoli，J.C.：对数图像处理。立体学报。651年至656年（1987年）
[25] Jourlin，M.，Pinoli，J.C.：对数图像处理模型。《微生物学杂志》。149, 21–35 (1988)
[26] Jourlin，M.，Pinoli，J.C.：对数图像处理：传输图像表示和处理的数学和物理框架。高级成像电子物理。115, 129–196 (2001) ·doi:10.1016/S1076-5670（01）80095-1
[27] Jourlin，M.、Pinoli，J.C.、Zeboudj，R.：对数图像的对比度定义和轮廓检测。《微生物学杂志》。156, 33–40 (1988)
[28] Koc，S.，Ercelebi，E.：基于提升的小波域E-median滤波器的图像恢复。ETRI J.28（1），51–58（2006）·doi:10.4218/etrij.06.0105.0038
[29] Lim，J.S.：二维信号和图像处理。Prentice-Hall，Englewood Cliffs（1990）
[30] Lindeberg，T.：尺度空间理论：分析不同尺度结构的基本工具。J.应用。《美国联邦法律大全》第21（2）卷第225-270页（1994年）·doi:10.1080/757582976
[31] Mallat，S.G.：多分辨率分解理论：小波表示。IEEE传输。模式分析。机器。智力。11, 674–693 (1989) ·Zbl 0709.94650号 ·数字对象标识代码：10.1109/34.192463
[32] Marr，D.：《视觉：人类视觉信息表征和处理的计算研究》。弗里曼，旧金山（1982）
[33] Mekki Berrada，M.K.，Gruy，F.，Kuntzsch，T.，Cournil，M.：通过均匀沉淀法合成多尺度团聚体。Ceram公司。事务处理。172, 3–9 (2005)
[34] Murofushi，T.，Sugeno，M.：将模糊测度和Choquet积分解释为相对于模糊测度的积分。模糊集系统。29, 201–227 (1989) ·Zbl 0662.28015号 ·doi:10.1016/0165-0114（89）90194-2
[35] 奥本海姆，A.V.：广义叠加。信息控制11，528–536（1967）·Zbl 0162.51305号 ·doi:10.1016/S0019-9958（67）90739-5
[36] Oppenheim，A.V.、Schafer，R.W.、Stockham，T.G.：倍增和卷积信号的非线性滤波。摘自：IEEE会议记录，第1264–1291页（1968年）
[37] Palomares，J.M.、Gonzalez，J.、Ros，E.、Prieto，A.：一般对数图像处理卷积。IEEE传输。图像处理。15(11), 3602–3608 (2006) ·doi:10.1109/TIP.2006.881967
[38] Perona，P.，Malik，J.：使用各向异性扩散的尺度空间和边缘检测。IEEE传输。模式分析。机器。智力。12(7), 629–639 (1990) ·doi:10.1109/34.56205
[39] Pinoli，J.C.：连续设置中对数图像的对比度定义。立体学报。10, 85–96 (1991) ·Zbl 0800.68994号
[40] Pinoli，J.C.：乘法同态、对数比率和对数图像处理方法的一般比较研究。信号处理。58, 11–45 (1997) ·Zbl 1004.94506号 ·doi:10.1016/S0165-1684（97）00011-X
[41] Pinoli，J.C.：对数图像处理模型：与人类亮度感知和对比度估计器的联系。数学杂志。成像视觉。7(4), 341–358 (1997) ·doi:10.1023/A:1008259212169
[42] Pinoli，J.C.，Debayle，J.：对数自适应邻域图像处理（LANIP）：简介，人类亮度感知的联系和应用问题。高级信号处理——感知的特定问题图像。2007年，36105（2007），22页·兹比尔1168.94349
[43] Pratt，W.K.：数字图像处理。威利，纽约（1991）·Zbl 0728.68142号
[44] 罗森菲尔德，A.：计算机图像处理。纽约学术出版社（1969）·Zbl 0198.52401号
[45] Roux，B.，Faure，R.M.：通过图像分析识别和量化熟料相。Acta Stereol公司。11, 149–154 (1992)
[46] Rudin，L.，Osher，S.，Fatemi，E.：基于非线性总变差的噪声去除算法。《物理学D》60，259–268（1992）·Zbl 0780.49028号 ·doi:10.1016/0167-2789（92）90242-F
[47] Sheikh，H.R.，Sabir，M.F.，Bovik，A.C.：最近全参考图像质量评估算法的统计评估。IEEE传输。图像处理。15(11), 3441–3452 (2006)
[48] Stockham，T.G.：视觉模型背景下的图像处理。摘自：IEEE会议记录，第825–842页（1972年）
[49] Sugeno，M.：模糊积分理论及其应用。东京理工大学博士论文（1974年）
[50] Tomasi，C.，Manduchi，R.：灰度和彩色图像的双边滤波。摘自：《计算机视觉国际会议论文集》，印度孟买，第839-846页（1998年）
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。