Imagen de des-cuantificación utilizando el modelo de flexión de placas
Autores: Völgyes, David; Martinsen, Anne Catrine Trægde; Stray-Pedersen, Arne; Waaler, Dag; Pedersen, Marius
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Imagen de des-cuantificación utilizando el modelo de flexión de placas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Señales de imagen discretizadas
Rango dinámico
Falsos contornos
Valor de píxel
Alta profundidad de bits
Ecuación biarmónica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 57
Citaciones: Sin citaciones
Las señales de imagen discretizadas pueden tener un rango dinámico más bajo que la pantalla. Debido a esto, pueden aparecer falsos contornos cuando la imagen tiene el mismo valor de píxel para una región más grande y la distancia entre los niveles de píxel alcanza el umbral de diferencia perceptible. Se han desarrollado varios métodos para aproximar la alta profundidad de bits de la señal original. Nuestro método modela una región con un modelo de placa doblada, lo que lleva a la ecuación biarmónica. Este método aborda varios aspectos nuevos: la reconstrucción de regiones no continuas cuando los objetos del primer plano dividen el área en regiones separadas; la incorporación de confianza sobre los niveles de píxel, lo que hace que el modelo sea ajustable; y el método proporciona una forma inspirada en la física para manejar regiones locales máximas/mínimas. La solución de la ecuación biarmónica produce una aproximación de señal de alto orden suave y aborda los problemas de los máximos/mínimos locales.
Descripción
Las señales de imagen discretizadas pueden tener un rango dinámico más bajo que la pantalla. Debido a esto, pueden aparecer falsos contornos cuando la imagen tiene el mismo valor de píxel para una región más grande y la distancia entre los niveles de píxel alcanza el umbral de diferencia perceptible. Se han desarrollado varios métodos para aproximar la alta profundidad de bits de la señal original. Nuestro método modela una región con un modelo de placa doblada, lo que lleva a la ecuación biarmónica. Este método aborda varios aspectos nuevos: la reconstrucción de regiones no continuas cuando los objetos del primer plano dividen el área en regiones separadas; la incorporación de confianza sobre los niveles de píxel, lo que hace que el modelo sea ajustable; y el método proporciona una forma inspirada en la física para manejar regiones locales máximas/mínimas. La solución de la ecuación biarmónica produce una aproximación de señal de alto orden suave y aborda los problemas de los máximos/mínimos locales.