Non-uniform illumination correction in infrared images based on a modified fuzzy c-means algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The correction of non-uniform illumination and the elimination of shading artifacts is an important preprocessing task used in a great number of image processing applications such as segmentation, registration or quantitative analysis. Although, a careful and accurate set up of the image acquisition system may degrade the importance of a brightness normalization algorithm, non-uniform illumination appears due to the interaction of objects and light on the scene requires retrospective shading correction. The image formation process and the corresponding shading effects are described by a linear image formation model, which consists of a multiplicative and an additive shading component. In this paper a novel brightness normalization method is proposed to eliminate the non-uniform illumination effects. The method is based on the application of a fuzzy c-means algorithm (FCM) only on the background part of the acquired image, where the objective function is modified to take into account local information of each pixel in the estimation of the multiplicative and the additive shading components. The modified FCM algorithm is iterative, as the standard FCM, and at each iteration the multiplicative and the additive shading components are re-estimated based on the cluster centers and the membership of each pixel in a specific cluster. Brightness correction is performed by the inverse of the image formation model after FCM convergence. Experiments were conducted in a database of both real and artificial infrared images. The experimental results show that the proposed method decreases significantly the non-uniform illumination effects and does not introduce brightness variations if the background is uniform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».