1) edge sharpness
边缘锐度
1.
To deblur edges after image magnification,an edge sharpness preserving noisy image magnification simultaneously denoising effectively is put forward,which adopts the idea of total variation model,after having reviewing the character of a typical edge.
利用导出的偏微分方程和图像边缘的局部梯度信息,该文算法实施一种自适应非线性滤波处理,能够较好地保持图像边缘锐度,同时有效地去除图像噪声。
2) edge sharpening
边缘锐化
1.
Feature-oriented coupled bidirectional flow equation for image denoising and edge sharpening;
基于特征驱动的双向耦合扩散方程的图像去噪和边缘锐化
2.
The image is thus enhanced through adaptive accommodation coefficient determined by local mean value and variance; Arithmetic of morphology edge sharpening is used to improve edge definition.
针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器
3.
By analyzing the characteristics of the function’s once and quadratic differential coefficient’s image,a new algorithm of images’ edge sharpening which contains weights.
通过分析函数的一阶导数与二阶导数图像的特征,提出了一种含有权值的图像边缘锐化的新算法。
4) edge intensity
边缘强度
1.
At last,the binary images after segmenting the fingerprint images are obtained by the local adaptive thresholds relying on the edge intensity of images.
提出了一种合理有效的指纹图像二值化方法,先利用Kirsch算子得到指纹图像的方向场,然后对指纹图像进行方向中值滤波,最后通过图像的边缘强度设计局部自适应阈值对指纹图像进行分割,从而得到二值化图像。
2.
First,it rtransformed the image space form RGB to YCbCr,and found the maximal edge intensity in a 3×3 neighborhood.
该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间,分别求出三个子空间中像素在3×3邻域内的最大边缘强度值;然后采用Tsallis熵求取每一个子空间的最佳边缘强度阈值对亮度子空间Y和颜色信息子空间Cb、Cr分别进行边缘提取,最后将三个子空间中获取的边缘点进行融合,从而完成整幅图像的边缘检测。
5) edge gradient
边缘梯度
1.
The paper proposes image matching algorithm based on edge gradient.
提出了一种基于图像边缘梯度信息的图像匹配方法。
6) edge strength
边缘强度
1.
The edge strength of Intra frames and Inter frames are computed respectively,taking units of 4×4 block.
264中去块效应滤波的理论进行了再分析,提出了一种以4×4块为单位,对帧内预测帧和帧间预测帧分别计算边缘强度(Bs)的快速去块效应滤波算法。
补充资料：锐度
表示照相影像细部边缘清晰度的一个参数。是客观计量值，与人的视觉器官对影相清晰程度的主观印像是相对应的。在胶片乳剂面上放一块有锐利而平直刃边的不透光板，使胶片一边被遮住，另一边受到垂直平行光照射，冲洗后，在曝光区和遮板区的量面上，其密度分布曲线应是一条垂直于刃边的直线。但事实上得到的往往是如图所示的倾斜曲线（D或F），在被遮部分也产生一定的密度，而曝光区靠近被遮部位的密度也有所降低。这种现象是由于光在乳剂层中的扩散所造成的。这种边沿扩散曲线的倾斜程度及扩散距离，对影像边沿清晰度有很大的影响。
起初，有人认为曲线上A、B两点所构成的直线的斜率，即平均斜率与人对清晰度的主观印像相关。但在A、B点之间可以作出多种不同形状的曲线，如图中的曲线D和F，它们所造成的主观印像是不同的。于是,50年代初，G.L.希金斯和L.A.琼斯提出了锐度的概念及其计算方法。经过后来的修正,确定了锐度的计算公式：A=啑/DS。这里A是锐度，DS为B、A两点的密度差,啑为平均斜率的平方。
与分辨率相比，锐度与清晰度之间的关系更为密切，它能给出与视觉清晰度相一致的结果。
起初，有人认为曲线上A、B两点所构成的直线的斜率，即平均斜率与人对清晰度的主观印像相关。但在A、B点之间可以作出多种不同形状的曲线，如图中的曲线D和F，它们所造成的主观印像是不同的。于是,50年代初，G.L.希金斯和L.A.琼斯提出了锐度的概念及其计算方法。经过后来的修正,确定了锐度的计算公式：A=啑/DS。这里A是锐度，DS为B、A两点的密度差,啑为平均斜率的平方。
与分辨率相比，锐度与清晰度之间的关系更为密切，它能给出与视觉清晰度相一致的结果。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条