Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  metoda IBR
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania nowoczesnych wskaźników jakości obrazów do wyboru i weryfikacji algorytmu splattingu służącego do wypełniania brakujących pikseli w metodzie IBR, a także do wyboru obrazu wyjściowego dla algorytmu splattingu. Dzięki zastosowaniu metod automatycznej oceny jakości obrazów możliwy jest wybór właściwego algorytmu splattingu wykorzystującego współrzędne uzyskiwanych punktów z dokładnością subpikselową, co zapewnia dużo wyższą jakość obrazu wynikowego.
EN
The paper presents possibilities of using some modern image quality assessment methods for choice and verification of the splatting algorithm used to fill some missing pixels in the IBR method, as well as for selection of the basic output image for the splatting algorithm. By using automatic image quality assessment methods, it is possible to choose the accurate splatting algorithm which utilizes the coordinates of points with sub-pixel accuracy and provides much higher quality of the output image. The first discussed approach is the idea of Vector Median Splatting based on the vector median filters used mainly for multichannel nonlinear filtering purposes. Since the main goal of splatting is filling the missing pixels by the most similar colour to its nearest neighbourhood, preventing the sharpness of the obtained image, such algorithm allows achieving satisfactory results. Nevertheless, even better results can be achieved by some sub-pixel based methods preventing the loss of information caused by the rounding of the pixels coordinates after the warping operation. The results of the application of some modified algorithms have been verified using some modern image quality assessment methods, mainly based on the similarity of images, such as e.g. Structural Similarity or recently proposed Feature Similarity index. The advantages of the sub-pixel splatting algorithms have been confirmed by higher values of all image quality metrics calculated for the achieved destination images.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.