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首页> 外文期刊>Image Processing, IET >Levellings based on spatially adaptive scale spaces using local image features
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Levellings based on spatially adaptive scale spaces using local image features

机译：使用局部图像特征基于空间自适应比例空间的水准测量

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The authors propose here to overcome lacks of robustness against noise and adaptability to image features for which classical morphological operators suffer from. For doing this, they propose to deal with partial differential equations (PDEs) for generalised Cauchy problems, and they show that the proposed PDEs are equivalent to impose both robustness and adaptability to structuring functions of the corresponding sup-inf operators. This allows them to introduce spatially adaptability in levellings, and it turns out that the proposed approach constitutes a PDE formulation and a generalisation of a larger class of levellings, the so-called extended levellings, for which one of them are characterised by quasi-flat zones. They show the efficiency of the proposed approach on synthetic, grey, and colour images with different types of noises.
机译：作者在这里提出来克服对噪声的鲁棒性和对经典形态学算子所遭受的图像特征的适应性不足的问题。为此，他们建议处理广义Cauchy问题的偏微分方程（PDE），并且他们表明，提出的PDE等同于对相应的sup-inf算子的结构函数强加了鲁棒性和适应性。这使他们能够在水准测量中引入空间适应性，并且事实证明，所提出的方法构成了PDE公式，并概括了较​​大类别的水准测量，即所谓的扩展水准测量，对此，它们的一个特征是准平整。区域。它们显示了该方法在具有不同类型噪声的合成，灰度和彩色图像上的有效性。

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