Techniques de segmentationd'images floues
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Les systèmes d'imagerie numérique ont été largement utilisés pour de nombreuses applications, notamment la photographie grand public, la microscopie, la photographie aérienne et l'imagerie astronomique. Leurs images/vidéos de sortie souffrent souvent d'un flou variant dans l'espace, causé par l'objectif, le support de transmission, les algorithmes de post-traitement et le mouvement de la caméra/objet. La mesure de la quantité de flou au niveau global et local est une question importante. Elle peut nous aider à éliminer le flou variable dans l'espace et à améliorer la qualité vis...
Les systèmes d'imagerie numérique ont été largement utilisés pour de nombreuses applications, notamment la photographie grand public, la microscopie, la photographie aérienne et l'imagerie astronomique. Leurs images/vidéos de sortie souffrent souvent d'un flou variant dans l'espace, causé par l'objectif, le support de transmission, les algorithmes de post-traitement et le mouvement de la caméra/objet. La mesure de la quantité de flou au niveau global et local est une question importante. Elle peut nous aider à éliminer le flou variable dans l'espace et à améliorer la qualité visuelle des sorties du système d'imagerie. Elle peut également fournir des informations utiles sur la scène, comme la saillance et la carte de profondeur. Une technique d'estimation de la carte de défocalisation à partir d'images naturelles solitaires qui estime la quantité de flou basée sur le rayon du noyau de flou est utilisée. Elle estime d'abord la quantité de flou à tous les emplacements selon le rayon moyen du noyau de la fenêtre sur cette position, puis une carte de défocalisation complète peut être obtenue en propageant la quantité de flou à tous les emplacements sur l'ensemble de l'image.
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