通用自适应邻域图像处理。第二部分：实际应用问题-存档ouverte HAL Accéder directment au contenu公司
第三条Dans Une Revue 数学成像与视觉杂志 Anneée:2006年

通用自适应邻域图像处理。第二部分：实际应用问题

Résumé

所谓的通用自适应邻域图像处理（GANIP）方法是在一篇分两部分的论文中提出的，分别涉及其理论和实践方面。第一部分[20]从理论上介绍的通用自适应邻域（GAN）范式允许使用上下文相关分析构建新的图像处理转换。在特定分析标准的帮助下，此类变换执行更重要的空间分析，从本质上考虑图像的局部辐射、形态或几何特征。此外，使用一般的线性图像处理框架，它们与待处理图像的物理和/或生理设置一致。本文在数学形态学（MM）的背景下对GANIP方法进行了更详细的研究。MM所需的结构化元素被基于GAN的结构化元素取代，以适应所研究图像的局部上下文细节。由此产生的形态算子执行真正的空间自适应图像处理，特别是在一些重要的实际情况下，它们是相互连接的，与不具备此特性的常用算子相比，这是一个很大的优势。本文介绍了几种基于GANIP的结果，并对其在图像滤波、图像分割和图像增强中的应用进行了讨论。为了评估所提出的方法，尽可能在自适应形态学算子和常用形态学算子之间进行比较研究。此外，通过实际应用示例展示了使用对数图像处理框架和“对比度”标准的兴趣。

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日期和版本

hal-00128123， 版本1 (30-01-2007)

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Johan Debayle，Jean-Charles Pinoli。通用自适应邻域图像处理。第二部分：实际应用问题。数学成像与视觉杂志2006年，25（2），第267-284页。⟨10.1007/s10851-006-7452-7⟩.⟨hal-00128123⟩

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