تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله رویکردی انطباقی برای بهبود بافت بر اساس یک اپراتور تفاضلی کسری با گام و ترتیب غیرعددی – نشریه الزویر

عنوان فارسی: رویکردی انطباقی برای بهبود بافت بر اساس یک اپراتور تفاضلی کسری با گام و ترتیب (مرتبه) غیرعددی
عنوان انگلیسی: An adaptive approach for texture enhancement based on a fractional differential operator with non-integer step and order
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 12 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 17 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
سال انتشار : 2015 نشریه : الزویر - Elsevier
فرمت مقاله انگلیسی : pdf فرمت ترجمه مقاله : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله : بی نازنین سایز ترجمه مقاله : 14
نوع مقاله : ISI نوع نگارش : مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
پایگاه : اسکوپوس نوع ارائه مقاله : ژورنال
ایمپکت فاکتور(IF) مجله : 5.188 در سال 2019 شاخص H_index مجله : 110 در سال 2020
شاخص SJR مجله : 0.996 در سال 2019 شناسه ISSN مجله : 0925-2312
شاخص Q یا Quartile (چارک) : Q1 در سال 2019 کد محصول : 10779
محتوای فایل : zip حجم فایل : 6.48Mb
رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله: مهندسی کامپیوتر، مهندسی نرم افزار، هوش مصنوعی، مهدنسی الگوریتم ها و محاسبات
مجله: محاسبات عصبی - Neurocomputing
دانشگاه: دانشکده مهندسی الکترونیک و اطلاعات، دانشگاه علم و فناوری سوژو، چین
کلمات کلیدی: بهبود بافت، اپراتور تفاضلی کسری، مرتبه کسری انطباقی، گام غیر عددی، تخمین خطی مشابه
کلمات کلیدی انگلیسی: Texture enhancement - Fractional differential operator - Adaptive fractional order - Non-integral step - Piecewise linear estimation
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه نشده است ☓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن: درج نشده است ☓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: به صورت عکس، درج شده است ✓
ضمیمه: ندارد
بیس: نیست ☓
مدل مفهومی: ندارد ☓
پرسشنامه: ندارد ☓
متغیر: ندارد ☓
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در انتهای مقاله درج شده است
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.013
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

چکیده

1. مقدمه

2. ماسک اپراتور تفاضلی کسری با گام و مرتبه غیر عددی انطباقی

2.1 منطقه پشتیبان نامنظم خود تشابه

2.2 برآورد دینامیکی مقادیر پیکسل فرعی

2.3 مکانیسم انتخاب انطباقی برای ترتیب کسری

2.4 ساخت ماسک اپراتور تفاضلی کسری انطباقی

3. آزمایش و تحلیل

3.1 مقایسه ماسک های اپراتور تفاضلی انتگرال

3.2 مقایسه با دیگر رویکرد اپراتور تفاضلی کسری

3.3 مقایسه با روش های بهبود تصویر مختلف

4. نتیجه گیری

نمونه متن انگلیسی

Abstract

Image texture enhancement is an important topic in computer graphics, computer vision and pattern recognition. By applying the fractional derivative to analyze texture characteristics, a new fractional differential operator mask with adaptive non-integral step and order is proposed in this paper to enhance texture images. A non-regular self-similar support region is constructed based on a local texture similarity measure, which can effectively exclude pixels with low correlation and noise. Then, through applying sub-pixel division and introducing a local linear piecewise model to estimate the gray value in between the pixels, the resulting non-integral steps can improve the characterization of self-similarity that is inherent in many image types. Moreover, with in-depth understanding of the local texture pattern distribution in the support region, adaptive selection of the fractional derivative order is also performed to deal with complex texture details. Finally, the non-regular fractional differential operator mask which incorporates adaptive non-integral step and order is constructed. Experimental results show that, for images with rich texture contents, the effective characterization of the degree of self-similarity in the texture patterns based on our proposed approach leads to improved image enhancement results when compared with conventional approaches.

1. Introduction

Image texture enhancement aims to improve the quality of an image by modifying its attributes. A number of cutting-edge techniques have been proposed which can be divided into two categories: transform-based [1] and spatial domain-based [2]. Transform-based methods regulate coefficients associated with the frequency domain, followed by an inverse transform to obtain the resulting image, based on which image enhancement can be achieved. However, these methods may introduce ringing effect and additional noise. On the other hand, spatial domain-based methods can avoid these problems without the need to perform frequency domain transform, resulting in less computation. Among the different enhancement approaches, the differential mask operator stands out as a particularly important example. Differential operator masks can be further categorized as integral differential and fractional differential operators. As for image improvement, most integral-differential operators (e.g., Sobel, Prewitt, and Laplacian of Gaussian operators) behave well when used for enhancing high-frequency features. Nevertheless, their performance deteriorates significantly when applied to smooth regions.

4. Conclusion

In this paper, we have proposed an adaptive fractional differential operator mask for image enhancement. Through the identification of the main limitations of the previous fractional derivativebased methods, we obtain better performance by introducing a non-regular support region, and adaptively determining the associated fractional order such that the high degree of self-similarity in most images could be judiciously taken into consideration. In view of the capability of our proposed approach in enhancing important details of a large variety of image types, we shall further apply the algorithm as a pre-processing step to different areas such as object recognition and biometric analysis.

نمونه متن ترجمه

چکیده

بهبود بافت تصویر موضوع مهمی در گرافیک و دید کامپیوتری و شناخت الگو است. با استفاده از مشتق کسری برای تحلیل مشخصه بافت، یک ماسک اپراتور تفاضلی کسری جدید با گام و مرتبه غیر عددی انطباقی در این مقاله برای بهبود تصویر بافت ارائه شده است. یک منطقه پشتیبان خود مشابه غیر منظم طبق مقیاس تشابه بافت محلی ایجاد شد که به طور موثر پیکسل با همبستگی و نویز پایین را حذف می کند. سپس از طریق تقسیم پیکسل و معرفی یک مدل قطعه خطی محلی برای برآورد مقدار خاکستری بین پیکسل‌ها، گام غیر عددی حاصل می‌تواند مشخصه خود تشابه ذاتی در بسیاری از انواع تصویر را بهبود بخشد. به علاوه با درک عمیق توزیع الگو بافت محلی در منطقه پشتیبان، انتخاب انطباقی مرتبه مشتق کسری نیز برای بررسی جزئیات بافت پیچیده اجرا می‌شود. در آخر ماسک اپراتور تفاضلی کسری غیر عددی که گام و مرتبه غیر عددی انطباقی را تلفیق می‌کند ایجاد می‌شود. نتایج تجربی نشان داد که برای تصاویری با محتوای بافت غنی مشخصه موثر درجه خود تشابه در الگو بافت طبق رویکرد پیشنهادی ما منجر یه بهبود تصویر در مقایسه با دیگر رویکردها شد.

1. مقدمه

هدف بهبود بافت تصویر بهبود کیفیت یک تصویر با اصلاح مشخصه‌های آن است. تعدادی تکنیک برش لبه مطرح شده‌اند که به دو مقوله تقسیم می‌شوند: مبتنی بر تغییر و دامنه فضایی. روش مبتنی بر تغییر ضریب مرتبط با دامنه فرکانس را برای رسیدن به بهبود تصویر تعدیل می‌کند. با این حال این روش دارای اثر و نویز اضافی است. از طرف دیگر روش مبتنی بر دامنه فضایی مانع این مسائل بدون نیاز به اجرای تغییر دامنه فرکانس منجر به محاسبه کمتر می‌شود. در میان رویکردهای بهبود مختلف اپراتور ماسک تفاضلی یک نمونه مهم است. به علاوه این می‌تواند به عنوان اپراتور تفاضلی انتگرال و کسری طبقه بندی شود. برای بهبود تصویر، بیشتر اپراتورهای انتگرال – تفاضلی در بهبود مشخصه فرکانس بالا به خوبی عمل می‌کنند. با این وجود عملکرد به طور قابل توجهی در مناطق صاف کاهش می‌یابد.

4. نتیجه گیری

در این مقاله یک ماسک اپراتور تفاضلی کسری انطباقی برای بهبود تصویر ارائه شد. با شناسایی محدودیت اصلی روش های قبلی عملکرد بهتر با معرفی منطقه پشتیبان نامنظم و تعیین مرتبه کسری نظیر درجه خود تشابه در بیشتر تصاویر مورد نظر است. از نظر قابلیت بهبود رویکرد پیشنهادی، می توان از دیگر الگوریتم ها در مرحله پیش پردازش مناطق مختلف نظیر تحلیل و شناسایی استفاده کرد.

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

10779 IranArze     10779 IranArze1     10779 IranArze2