New Principle Component Analysis Based Colorizing Method
- سال انتشار: 1383
- محل انتشار: دوازدهیمن کنفرانس مهندسی برق ایران
- کد COI اختصاصی: ICEE12_228
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1817
نویسندگان
Sharif University of Technology
Sharif University of Technology
چکیده
Although many modern imaging systems are still producing grayscale images, colored-images are more preferred for the larger amount of information they are carrying. Computing the grayscale representation of a color image is a straightforward task, while the inverse problem has no objective solution. The search through out literature has not revealed much history of the past works. In this paper, after a brief review of related research, a new dimensionreduction method is proposed for natural color images and approved by both quantitative (PSNR) and subjective tests. Based on it a new class of colorizing methods is proposed and two sample formulations are presented, where the authors are aware of many other formulations available. Subjective test shows dominancy of our proposed method when our method is much faster than others. Our method is leading in face image colorizing where other methods have failed. Such colorization method can be used greatly in medical image processing, surveillance systems, and information visualization.کلیدواژه ها
Image Colorizing, Principle Component Analysis (PCA), Color Attributesمقالات مرتبط جدید
- بهینه سازی مدیریت انرژی در ریزشبکه ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی
- مبانی، کاربردها و چالشهای یادگیری مشارکتی و تحلیل تجربی و مقایسه ابزارهای یادگیری فدرالی در پیاده سازی مدلهای یادگیری ماشین
- راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهره وری انرژی در تولید سیمان: یک بررسی جامع
- معماری اینترنت اشیا مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت انرژی هوشمند
- سیستم های EMS/BMS در ساختمان های ZEB و نمونههای اجرا شده آن در سطح جهانی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.