Εμφανίζονται 1 - 9 Αποτελέσματα από 9 για την αναζήτηση '"гамма-коррекция"', χρόνος αναζήτησης: 0,54δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
    Academic Journal

    Συνεισφορές: БРФФИ (Ф18МС-028)

    Πηγή: «System analysis and applied information science»; № 3 (2018); 26-41 ; Системный анализ и прикладная информатика; № 3 (2018); 26-41 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2018-3

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/222/170; Старовойтов, В. В. Локальные геометрические методы цифровой обработки и анализа изображений.— Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997. Starovoitov, V. V. Lokal’nye geometricheskie metody cifrovoj obrabotki i analiza izobrazhenij.— Minsk: In-t tehn. kibernetiki NAN Belarusi, 1997.; Caviedes, J. et al. Impairment metrics for digital video and their role in objective quality assessment // Visual Communications and Image Processing, Perth, Australia, 30 May 2000. – P. 791–800.; Lin, W., Kuo, C. C. J. Perceptual visual quality metrics: A survey // Journal of Visual Communication and Image Representation, 2011. – V. 22. – №. 4. – P. 297–312.; Mittal, A., Moorthy, A. K., Bovik, A. C. No-reference image quality assessment in the spatial domain // IEEE Transactions on Image Processing. – 2012. – V. 21. – №. 12. – P. 4695–4708.; Chandler, D. M. Seven challenges in image quality assessment: past, present, and future research // ISRN Signal Processing. – 2013. – V. 2013, 53p.; Manap, R. A. Shao L. Non-distortion-specific no-reference image quality assessment: A survey // Information Sciences, 2015. – V. 301. – P. 141–160.; Старовойтов В. В., Старовойтов Ф. В. Сравнительный анализ безэталонных мер оценки качества цифровых изображений // Системный анализ и прикладная информатика, 2017. – № 1. – С. 24–32.; Pertuz S., Puig D., Garcia M. A. Analysis of focus measure operators for shape-from-focus // Pattern Recognition, 2013. – V. 46. – № 5. – P. 1415–1432.; Старовойтов В. В. Сингулярное разложение матриц в анализе цифровых изображений // Информатика. 2017. № 2. C. 77–90.; Geusebroek J. M. The stochastic structure of images // Int. Conference on Scale-Space Theories in Computer Vision. – Springer Berlin Heidelberg, 2005. – С. 327–338.; Geusebroek J. M., Smeulders A. W. M. A six-stimulus theory for stochastic texture // International Journal of Computer Vision. – 2005. – Т. 62. – №. 1–2. – С. 7–16.; Scholte S. H., et al. Brain responses strongly correlate with Weibull image statistics when processing natural images // Journal of Vision, 2009. – V. 9. – № 4. – P. 29–44.; Xue W., Mou X. Reduced reference image quality assessment based on Weibull statistics // 2010 Second International Workshop on Quality of Multimedia Experience (QoMEX), Trondheim, 2010, pp. 1–6.; Статистические методы. Распределение Вейбулла. Анализ данных: ГОСТ Р 50779.27–2017. – Введ. 10.08.17. – Москва: Госстандарт России: Изд-во стандартов, 2017. – 62 с.; Lyon A. Why are Normal Distributions Normal? // The British Journal for the Philosophy of Science, 2014 – Т. 65. – Вып. 3. – С. 621–649.; База стандартных тестовых изображений: Signal and Image Processing Institute; University of Southern California, CA. Режим доступа: http://sipi.usc.edu/database/database.php? volumemisc, 44 images, tiff. Дата доступа: 10.02.2017.; Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Издание 3-е, исправленное и дополненное. – Москва: Техносфера, 2012. – 1104 с.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/222

  2. 2
    Academic Journal

    Πηγή: «System analysis and applied information science»; № 1 (2017); 24-32 ; Системный анализ и прикладная информатика; № 1 (2017); 24-32 ; 2414-0481 ; 2309-4923 ; 10.21122/2309-4923-2017-1

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://sapi.bntu.by/jour/article/view/146/115; Старовойтов, В. В. Локальные геометрические методы цифровой обработки и анализа изображений. – Минск: Ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, 1997. Starovoitov, V. V. Lokal’nye geometricheskie metody cifrovoj obrabotki i analiza izobrazhenij. – Minsk: In-t tehn. kibernetiki NAN Belarusi, 1997.; Caviedes, J. et al. Impairment metrics for digital video and their role in objective quality assessment // Visual Communications and Image Processing, Perth, Australia, 30 May 2000. – P. 791–800.; Lin, W., Kuo, C. C. J. Perceptual visual quality metrics: A survey //Journal of Visual Communication and Image Representation, 2011. – Vol. 22. – №. 4. – P. 297–312.; Mittal, A., Moorthy, A. K., Bovik, A. C. No-reference image quality assessment in the spatial domain // IEEE Transactions on Image Processing. – 2012. – Vol. 21. – №. 12. – P. 4695–4708.; Chandler, D. M. Seven challenges in image quality assessment: past, present, and future research // ISRN Signal Processing. – 2013. – Vol. 2013, 53 p.; Manap, R. A. Shao L. Non-distortion-specific no-reference image quality assessment: A survey // Information Sciences, 2015. – Vol. 301. – P. 141–160.; Pertuz, S., Puig, D., Garcia, M. A. Analysis of focus measure operators for shape-from-focus // Pattern Recognition, 2013. – Vol. 46. – № 5. – P. 1415–1432.; Crete, F. et al. The blur effect: perception and estimation with a new no-reference perceptual blur metric // Proc. on Human Vision and Electronic Imaging XII, San Jose, CA, USA, January 28, 2007, Vol. 6492. – P. 64920I-1-64920I-11.; Zhu, X., Milanfar, P. Automatic parameter selection for denoising algorithms using a no-reference measure of image content // IEEE transactions on image processing, 2010. – Т. 19. – № 12. – С. 3116–3132.; Vu, C. T., Phan, T. D., Chandler, D. M. A spectral and spatial measure of local perceived sharpness in natural images // IEEE transactions on image processing, 2012.– Vol. 21.– №3.– P. 934–945.; Gabarda, S., Cristуbal, B. Blind Image quality assessment through anisotropy // Journal of the Optical Society of America, 2007. – Vol. 24. – № 12. – P. 42–51.; Zhang, C. J. et al. Approach to enhance contrast of infrared image based on wavelet transform // Hongwai yu Haomibo Xuebao / Journal of Infrared and Millimeter Waves (China). – 2004. – Vol. 23. – №. 2. – P. 119–124.; Wang, Z. et al. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE transactions on image processing, 2004. – Vol. 13. – № 4. – P. 600–612.; База стандартных тестовых изображений: Signal and Image Processing Institute, University of Southern California, CA. – Режим доступа: http://sipi.usc.edu/database/database.php?volume=misc,44images.tiff. – Дата доступа: 10.02.2017.; Интернет-редактор изображений «Ретушь лица». – Режим доступа: http://makeup.pho.to/ru/. – Дата доступа: 10.02.2017.; https://sapi.bntu.by/jour/article/view/146

  3. 3
    Academic Journal

    Πηγή: Information Technology and Computer Engineering; Vol. 38 No. 1 (2017): Information Technology and Computer Engineering; 72-77 ; Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія; Том 38 № 1 (2017): Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія; 72-77 ; 2078-6387 ; 1999-9941

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9