Relationship between entropy and SNR changes in image enhancement
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F17%3A43913915" target="_blank" >RIV/60461373:22340/17:43913915 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/article/10.1186/s13640-017-0232-z" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1186/s13640-017-0232-z</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1186/s13640-017-0232-z" target="_blank" >10.1186/s13640-017-0232-z</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Relationship between entropy and SNR changes in image enhancement
Popis výsledku v původním jazyce
There are many techniques of image enhancement. Their parameters are traditionally tuned by maximization of SNR criterion, which is unfortunately based on the knowledge of an ideal image. Our approach is based on Hartley entropy, its estimation, and differentiation. Resulting gradient of entropy is estimated without knowledge of ideal images, and it is a subject of minimization. Both SNR maximization and gradient magnitude minimization cause various settings of the given filter. The optimum settings are compared, and their differences are discussed.
Název v anglickém jazyce
Relationship between entropy and SNR changes in image enhancement
Popis výsledku anglicky
There are many techniques of image enhancement. Their parameters are traditionally tuned by maximization of SNR criterion, which is unfortunately based on the knowledge of an ideal image. Our approach is based on Hartley entropy, its estimation, and differentiation. Resulting gradient of entropy is estimated without knowledge of ideal images, and it is a subject of minimization. Both SNR maximization and gradient magnitude minimization cause various settings of the given filter. The optimum settings are compared, and their differences are discussed.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-05840S" target="_blank" >GA17-05840S: Multikriteriální optimalizace modelů prostorově variantních zobrazovacích systémů</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
EURASIP Journal on Image and Video Processing
ISSN
1687-5176
e-ISSN
—
Svazek periodika
2017
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CH - Švýcarská konfederace
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
1-8
Kód UT WoS článku
000418229400001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85038214031