Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 2 (2017): Zeszyt 1 (January 2017)
Otwarty dostęp
Smoothing vs. sharpening of colour images: Together or separated
Cristina Pérez-Benito
Cristina Pérez-Benito
,
Samuel Morillas
Samuel Morillas
,
Cristina Jordán
Cristina Jordán
oraz
J. Alberto Conejero
J. Alberto Conejero
| 30 cze 2017
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 2 (2017): Zeszyt 1 (January 2017)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Artykuł
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
30 cze 2017
Zakres stron:
299 - 316
Otrzymano:
16 lut 2017
Przyjęty:
30 cze 2017
DOI:
https://doi.org/10.21042/AMNS.2017.1.00025
Słowa kluczowe
Color images
,
image smoothing
,
image sharpening
© 2017 Cristina Pérez-Benito, Samuel Morillas, Cristina Jordán, J. Alberto Conejero, published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Fig. 1
Results under different smoothing methods applied to Lenna image corrupted by a Gaussian noise with standard deviation σ = 10.
Fig. 2
Results under different smoothing methods applied to Parrots image corrupted by a Gaussian noise with standard deviation σ = 20.
Fig. 3
Histogram of a gray-scale image of Lenna and the histogram of the resulting image after having applied HE.
Fig. 4
Comparation between a gray-scale image of Lenna and the resulting image after having applied HE.
Fig. 5
Comparation between HE applied over RGB channels separately and over L channel in Lab space.
Fig. 6
Original image of Lenna and the output images obtained after applying BPDFHE and CLAHE methods.
Fig. 7
First row, original Parrot image, filtered with UM and with CLAHE. Second row, a little detail region.
Fig. 8
First row, original image, original image blurred with Gaussian noise with σ = 10, filtered image with BF and finally ouput of BF and posterior CLAHE. Second row, original and noisy image, the enhanced image with CLAHE and finally output of CLAHE and posterior BF.
Fig. 9
First row, original images and original images blurred with Gaussian noise with σ = 10. Second row, the result of applying CLAHE and subsequently BF to both images and then the opposite approach, BF and subsequently CLAHE.
Fig. 10
Denoising results for Lenna image corrupted by Gaussian noise with standard deviation σ = 20.
Fig. 11
Results of smoothing & sharpening with different methods an image corrupted by Gaussian noise with σ = 30.
Fig. 12
First row, Lenna image corrupted by Gaussian noise with standard deviations σ = 10, σ = 20 and σ = 30. Second row, the output of Fuzzy Network filter. Third row, output of BM3DShar and in the last one, the output of TeD-FAB.