Bildverbesserung im räumlichen und Wavelet-Bereich
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Bildentzerrungstechniken auf Basis von Wavelet-Transformationen und räumlicher Filterung sind mittlerweile in vielen Anwendungsbereichen und Forschungsgebieten zum Standard geworden. Die Suche nach einer effizienten Bildentzerrungstechnik ist jedoch nach wie vor eine Herausforderung. Denn unabhängig davon, wie gut die verwendete Kamera ist, ist eine Bildverbesserung immer erforderlich, um den Einsatzbereich zu erweitern. Bislang wurden zahlreiche Techniken vorgestellt, doch die meisten basieren entweder auf den räumlichen Eigenschaften eines Bildes oder auf den Multiresolution-Pixel-Eigensc...
Bildentzerrungstechniken auf Basis von Wavelet-Transformationen und räumlicher Filterung sind mittlerweile in vielen Anwendungsbereichen und Forschungsgebieten zum Standard geworden. Die Suche nach einer effizienten Bildentzerrungstechnik ist jedoch nach wie vor eine Herausforderung. Denn unabhängig davon, wie gut die verwendete Kamera ist, ist eine Bildverbesserung immer erforderlich, um den Einsatzbereich zu erweitern. Bislang wurden zahlreiche Techniken vorgestellt, doch die meisten basieren entweder auf den räumlichen Eigenschaften eines Bildes oder auf den Multiresolution-Pixel-Eigenschaften des Bildes. Daher wurde ein verbesserter Algorithmus vorgeschlagen, der auf der Kombination von Bildmerkmalen aus mehreren Auflösungen und dem räumlichen Bereich basiert. Die Methodik basiert auf einem Algorithmus, der ursprünglich für Bilder entwickelt wurde, die mit Wavelet-Schwellenwerten in mehreren Auflösungen betrachtet oder verarbeitet werden. Anschließend werden räumliche Filtertechniken eingesetzt, um die Bildqualität weiter zu verbessern. Dieser Entrauschnungsalgorithmus übertrifft die Standard-Entrauschungstechniken in mehreren quantitativen Metriken.
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