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Une technique d'amélioration de l'image pour les images sous-marines

About Une technique d'amélioration de l'image pour les images sous-marines

Récemment, de nombreuses études ont été menées sur l'amélioration de la qualité visuelle de l'imagerie sous-marine et sous-marine dans les opérations sous-marines et militaires afin de trouver les structures cachées et les excursions en mer. Ce projet propose une méthode d'amélioration des images sous-marines basée sur la théorie de la constance des couleurs. Par rapport à la plupart des recherches existantes, la durée et la complexité de la méthode proposée sont faibles et ses performances sont excellentes. Tout d'abord, nous analysons le modèle d'imagerie sous-marine et la distorsion. Ensuite, en compensant le canal rouge et en appliquant une balance des blancs locale, une transformation linéaire est effectuée. Enfin, les résultats sont obtenus en appliquant l'égalisation de l'histogramme aux images RVB. Nous mesurons également la qualité de l'image en prenant les paramètres PSNR, UIQM, UCIQE et Entropie. Ces paramètres sont comparés aux approches proposées et existantes ; cependant, notre méthode produit une meilleure qualité d'image.

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  • Language:
  • French
  • ISBN:
  • 9786206276678
  • Binding:
  • Paperback
  • Pages:
  • 56
  • Published:
  • August 20, 2023
  • Dimensions:
  • 150x4x220 mm.
  • Weight:
  • 102 g.
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Description of Une technique d'amélioration de l'image pour les images sous-marines

Récemment, de nombreuses études ont été menées sur l'amélioration de la qualité visuelle de l'imagerie sous-marine et sous-marine dans les opérations sous-marines et militaires afin de trouver les structures cachées et les excursions en mer. Ce projet propose une méthode d'amélioration des images sous-marines basée sur la théorie de la constance des couleurs. Par rapport à la plupart des recherches existantes, la durée et la complexité de la méthode proposée sont faibles et ses performances sont excellentes. Tout d'abord, nous analysons le modèle d'imagerie sous-marine et la distorsion. Ensuite, en compensant le canal rouge et en appliquant une balance des blancs locale, une transformation linéaire est effectuée. Enfin, les résultats sont obtenus en appliquant l'égalisation de l'histogramme aux images RVB. Nous mesurons également la qualité de l'image en prenant les paramètres PSNR, UIQM, UCIQE et Entropie. Ces paramètres sont comparés aux approches proposées et existantes ; cependant, notre méthode produit une meilleure qualité d'image.

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