Non-uniform illumination correction in infrared images based on a modified fuzzy c-means algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle