proposed a robust color image enhan

proposed a robust color image enhancement
algorithm [6]. The algorithm can enhance color
image without distortion, but the edges of the color
image could not be handled well. The algorithm
use Gaussian filter to estimate background image.
Gaussian kernel function is isotropic, which leads
to the inaccurate estimation of background image,
resulting in the halo phenomenon. Considering the
above two algorithms, a new bio-inspired color
image enhancement algorithm is proposed by the
author [7]. A novel algorithm based on I luminance-
Reflectance Model for Enhancement (IRME) has
been developed and proven to be very effective for
images captured under insufficient or non-uniform
lighting conditions [8]. The algorithm is based on
luminance perception and processing to achieve
dynamic range compression while retaining or
enhancing visually important features. Conventional
image enhancement techniques such as global
brightness and contrast enhancement, gamma
compression and histogram equalization, are
incapable of providing satisfactory enhancement
results for underexposed or saturated images. The
acquiring of the background image is important in
many color image enhancement technologies and
we also need to estimate the background image in
this algorithm. In traditional algorithms, only
distance and luminance information of pixels is
considered in estimation of background image.
They all overlook the important information of color
image—color information.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพิ่มประสิทธิภาพของภาพสีที่แข็งแกร่งในการนำเสนออัลกอริทึม [6] อัลกอริทึมสามารถเพิ่มสีภาพไม่เพี้ยน แต่ขอบสีภาพสามารถถูกจัดการไม่ดี อัลกอริทึมการใช้ Gaussian กรองเพื่อประเมินภาพพื้นหลังฟังก์ชันเคอร์เนล gaussian เป็น isotropic ซึ่งนำไปสู่การการประเมินไม่ถูกต้องของภาพพื้นหลังเกิดขึ้นในปรากฏการณ์ halo พิจารณาข้างบนสองอัลกอริทึม แรงบันดาลใจจากชีวภาพสีใหม่เสนอขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพโดยการผู้เขียน [7] อัลกอริทึมนวนิยายตามฉันความส่องสว่าง -มีรูปแบบสะท้อนแสงสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพ (IRME)การพัฒนา และพิสูจน์จะมีประสิทธิภาพมากสำหรับภาพจับภาพไม่เพียงพอ หรือไม่สม่ำเสมอสภาพแสง [8] อัลกอริทึมที่อยู่รับรู้ความส่องสว่างและประมวลผลเพื่อให้บรรลุบีบอัดช่วงขณะรักษา หรือเพิ่มคุณลักษณะที่เห็นสำคัญ ปกติภาพเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเช่นโลกปรับความสว่างและความคมชัด แกมมาบีบอัดและปรับแต่งฮิสโตแกรมไม่สามารถให้ประสิทธิภาพที่น่าพอใจผลลัพธ์สำหรับรูปภาพ หรืออิ่มตัว ที่หารูปพื้นหลังเป็นสำคัญหลายสีภาพปรับปรุงเทคโนโลยี และเรายังจำเป็นต้องประเมินภาพพื้นหลังในอัลกอริทึมนี้ ในแบบดั้งเดิมอัลกอริทึม เท่านั้นข้อมูลระยะทางและความส่องสว่างของพิกเซลพิจารณาในการประเมินภาพพื้นหลังพวกเขามองข้ามรายละเอียดสำคัญของสีรูปแบบสีรายละเอียด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เสนอเพิ่มประสิทธิภาพของภาพสีที่แข็งแกร่ง
อัลกอริทึม [6] อัลกอริทึมสามารถเพิ่มสี
ภาพไม่ผิดเพี้ยน แต่ขอบของสี
ภาพอาจไม่สามารถจัดการได้ดี ขั้นตอนวิธีการ
ใช้ตัวกรอง Gaussian ที่จะประเมินภาพพื้นหลัง.
ฟังก์ชันเคอร์เนลเสียนเป็น isotropic ซึ่งนำไปสู่
​​การประมาณค่าที่ไม่ถูกต้องของภาพพื้นหลัง,
ปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในรัศมี พิจารณา
ข้างต้นทั้งสองขั้นตอนวิธีสีชีวภาพแรงบันดาลใจใหม่
ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพที่ถูกเสนอโดย
ผู้เขียน [7] อัลกอริทึมนวนิยายขึ้นอยู่กับผม luminance-
สะท้อนรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ (IRME) ได้
รับการพัฒนาและการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมากสำหรับ
ภาพที่ถ่ายภายใต้ไม่เพียงพอหรือไม่สม่ำเสมอ
สภาพแสง [8] อัลกอริทึมจะขึ้นอยู่กับ
การรับรู้ของความสว่างและการประมวลผลเพื่อให้บรรลุ
การบีบอัดช่วงแบบไดนามิกขณะที่การรักษาหรือ
การเพิ่มคุณสมบัติที่สำคัญสายตา ธรรมดา
เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพเช่นระดับโลก
และการเพิ่มประสิทธิภาพความสว่างคมชัดแกมมา
การบีบอัดและเท่าเทียมกัน Histogram มี
ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการที่น่าพอใจ
ผลสำหรับภาพแสงน้อยเกินไปหรืออิ่มตัว
การแสวงหาของภาพพื้นหลังเป็นสิ่งที่สำคัญใน
ภาพสีหลายเทคโนโลยีการเพิ่มประสิทธิภาพและ
เรายังต้องประเมินภาพพื้นหลังใน
ขั้นตอนวิธีนี้ ในขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิมเพียง
ระยะทางและข้อมูลความสว่างของพิกเซลได้รับการ
พิจารณาในการประมาณค่าของภาพพื้นหลัง.
พวกเขาทั้งหมดสามารถมองเห็นข้อมูลที่สำคัญของสี
ข้อมูลภาพสี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เสนอการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพสีคงทน
ขั้นตอนวิธี [ 6 ] ขั้นตอนวิธีการสามารถเพิ่มภาพสี
โดยไม่บิดเบือน แต่ขอบของภาพสี
ไม่สามารถจัดการได้เป็นอย่างดี ขั้นตอนวิธีที่ใช้กรอง > ค่า

ภาพพื้นหลัง ฟังก์ชันเคอร์เนลเสียนเป็น isotropic ซึ่งนำไปสู่การประมาณค่า

ผลที่ไม่ถูกต้องของภาพพื้นหลัง ในรัศมีปรากฏการณ์ พิจารณา
ข้างต้นสองวิธีใหม่ไบโอแรงบันดาลใจนำเสนอวิธีการปรับปรุงภาพสี

เขียนโดย [ 7 ] นวนิยายโดยอยู่บนพื้นฐานของชั้นความสว่าง -
สะท้อนรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ ( irme )
ถูกพัฒนาและพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมากสำหรับ
บันทึกภาพภายใต้เงื่อนไขที่ไม่เพียงพอหรือไม่สม่ำเสมอ
[ 8 ] แสง ขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับความสว่างและการประมวลผลเพื่อให้บรรลุการรับรู้

ช่วงการบีบอัดแบบไดนามิกในขณะที่การรักษาหรือ
เพิ่มคุณสมบัติที่สำคัญสามารถมองเห็นได้ เทคนิคเพิ่มภาพปกติ

เช่น ความสว่างและความคมชัดสำหรับการบีบอัดและปรับแต่งความถี่แกมมา
,
ความสามารถในการให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจสำหรับการถ่ายภาพ หรือกรดไขมัน
.
รับภาพพื้นหลังเป็นสิ่งสำคัญใน
เทคโนโลยีการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพและสีมากมาย
เรายังต้องประเมินภาพพื้นหลังใน
อัลกอริทึมนี้ ในขั้นตอนวิธีแบบดั้งเดิม , ระยะทางเพียงความสว่างของพิกเซลเป็นข้อมูล

ถือว่าในการประมาณค่าของภาพพื้นหลัง .
ทุกคนมองข้ามข้อมูลที่สำคัญของสี
ข้อมูลสีของภาพ