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【24h】

Baddeley's Delta metric for local contrast computation in hyperspectral imagery

机译：Baddeley在Hyperspectral图像中的局部对比度计算的Delta度量标准

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Recent years have brought a quick decay in prize of hyperspectral imagery equipment. As a consequence, new applications have appeared, a relevant example being the analysis of agro-food materials. Such applications need to be grounded on dedicated image processing operators, which fully accomplish with (and exploit) the characteristics of hyperspectral imagery. In this regard, we study the quantitative comparison of spectra, which can be further used to produce a variety of image processing operators. Specifically, we propose the use of Baddeley's Delta metric for the comparison of spectra. Our method has theoretical advantages over classical bandwise comparison measures, which are often inconsistent with human perception of dissimilarity between spectra. Our proposal is put to the test in the context of local contrast computation, with application to item segmentation of in-laboratory imagery.
机译：近年来，高光谱成像设备奖迅速衰落。因此，出现了新的应用，农业食品材料分析就是一个相关的例子。这些应用需要建立在专门的图像处理运营商的基础上，这些运营商充分利用高光谱图像的特征。在这方面，我们研究了光谱的定量比较，这可以进一步用于产生各种图像处理算子。具体来说，我们建议使用Baddeley的Delta度量来比较光谱。我们的方法在理论上优于经典的波段比较方法，后者通常与人类对光谱之间差异的感知不一致。我们的建议在局部对比度计算的背景下进行了测试，并应用于实验室图像的项目分割。

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