An Adaptive Un-Sharp Masking Method for Contrast Enhancement in Images with Non-uniform Blur
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 16، شماره: 4
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 415
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-16-4_004
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Un-sharp masking method improves the images contrast without requiring any prior knowledge. In this method, a sharper image can be achieved by empowering the high frequency components of the input image. Un-sharp masking has a parameter named gain factor which has a high effect on the enhanced image quality. In this paper, an approach is proposed to adaptively estimate the appropriate value of this parameter in order to effectively enhance an image with local blur, or an image with non-uniform blur. In proposed method, first, the input image is segmented into blur and non-blur regions. Then the gain factor is estimated for each region adaptively. In this approach, the influence of the image blurriness on its gradient information is used to estimate the value for the gain factor. The image quality assessments are applied to evaluate the performance of proposed un-sharp masking method in image enhancement. Experimental results demonstrate that the performance of our proposed method is better than the performance of existing un-sharp masking methods in image enhancement.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
zahra mortezaie
Faculty of Computer Engineering,Faculty of Computer Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran.
Hamid Hassanpour
Faculty of Computer Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
Sekine Asadi Amiri
Department of Engineering and technology, University of Mazandaran, Babolsar, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :