This study proposes a novel image contrast enhancement method based on image projection onto the squared eigenfunctions of the two dimensional Schr\"odinger operator. This projection depends on a design parameter \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} which is proposed to control the pixel intensity during image reconstruction. The performance of the proposed method is investigated through its application to color images. The selection of \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} values is performed using k-means, which helps preserve the image spatial adjacency information. Furthermore, multi-objective optimization using the Non dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSAG2) algorithm is proposed to select the optimal values of \texorpdfstring{\(\gamma\)}{gamma} and the semi-classical parameter h from the 2DSCSA. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method for enhancing image contrast while preserving the inherent characteristics of the original image, producing the desired enhancement with almost no artifacts.


翻译:本研究提出了一种新颖的图像对比度增强方法,该方法基于图像在二维薛定谔算子平方本征函数上的投影。该投影依赖于一个设计参数 \(\gamma\),该参数被提议用于控制图像重建过程中的像素强度。通过将该方法应用于彩色图像来研究其性能。\(\gamma\) 值的选择使用 k-means 算法执行,这有助于保留图像的空间邻接信息。此外,提出了使用非支配排序遗传算法 II (NSAG2) 进行多目标优化,以从 2DSCSA 中选择 \(\gamma\) 和半经典参数 h 的最优值。结果表明,所提出的方法在增强图像对比度的同时能有效保留原始图像的固有特征,产生所需的增强效果且几乎无伪影。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
VIP会员
最新内容
俄乌无人机战争的六大启示
专知会员服务
9+阅读 · 8月3日
《无人机空中监控:通信实验洞察》
专知会员服务
6+阅读 · 8月3日
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
6+阅读 · 8月2日
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
9+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
14+阅读 · 7月31日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员