Restoration method of sootiness mural images based on dark channel prior and Retinex by bilateral filter
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental changes and human activities can cause serious degradation of murals, where sootiness is one of the most common problems of ancient Chinese indoor murals. In order to improve the visual quality of the murals, a restoration method is proposed for sootiness murals based on dark channel prior and Retinex by bilateral filter using hyperspectral imaging technology. First, radiometric correction and denoising through band clipping and minimum noise fraction rotation forward and inverse transform were applied to the hyperspectral data of the sootiness mural to produce its denoised reflectance image. Second, a near-infrared band was selected from the reflectance image and combined with the green and blue visible bands to produce a pseudo color image for the subsequent sootiness removal processing. The near-infrared band is selected because it is better penetrating the sootiness layer to a certain extent comparing to other bands. Third, the sootiness covered on the pseudo color image was preliminarily removed by using the method of dark channel prior and by adjusting the brightness of the image. Finally, the Retinex by bilateral filter was performed on the image to get the final restored image, where the sootiness was removed. The results show that the images restored by the proposed method are superior in variance, average gradient, information entropy and gray scale contrast comparing to the results from the traditional methods of homomorphic filtering and Gaussian stretching. The results also show the highest score in comprehensive evaluation of edges, hue and structure; thus, the method proposed can support more potential studies or sootiness removal in real mural paintings with more detailed information. The method proposed shows strong evidence that it can effectively reduce the influence of sootiness on the moral images with more details that can reveal the original appearance of the mural and improve its visual quality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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