Técnicas avanzadas de evaluación de la calidad de las imágenes con ruido
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El control de calidad es probablemente el problema más común y más estudiado en el procesamiento de imágenes. Se supone que la imagen está corrompida por el ruido impulsivo. En este libro, la estimación del ruido en una sola imagen se realiza mediante el algoritmo PCA. La imagen se divide en segmentos y el ruido se estima mediante análisis de componentes principales (PCA). El enfoque basado en contornos se utiliza para la segmentación de imágenes. Se propone un modelo que se utiliza para estimar la desviación estándar del ruido en imágenes ruidosas. El modelo RGB se utilizará para...
El control de calidad es probablemente el problema más común y más estudiado en el procesamiento de imágenes. Se supone que la imagen está corrompida por el ruido impulsivo. En este libro, la estimación del ruido en una sola imagen se realiza mediante el algoritmo PCA. La imagen se divide en segmentos y el ruido se estima mediante análisis de componentes principales (PCA). El enfoque basado en contornos se utiliza para la segmentación de imágenes. Se propone un modelo que se utiliza para estimar la desviación estándar del ruido en imágenes ruidosas. El modelo RGB se utilizará para estimar el ruido a partir de una imagen. El ruido se elimina mediante análisis de componentes principales con segmentación basada en contornos. Proporciona eficiencia para estimar y eliminar el ruido. Este libro proporciona una técnica de segmentación eficaz para segmentar imágenes en color. Proporciona un buen compromiso entre la precisión y el tiempo de ejecución: es mucho más rápido que los métodos y considerablemente más preciso que los métodos. El método de garantía de calidad propuesto se puede utilizar de manera eficiente en diversas aplicaciones de imágenes, como cámaras digitales, y es superior debido a su rendimiento y simplicidad.
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