کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4944689 | 1438003 | 2017 | 38 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A conditionally invariant mathematical morphological framework for color images
ترجمه فارسی عنوان
یک چارچوب مورفولوژیک ریاضیات غیرمنتظره ای غیرقابل تصور برای تصاویر رنگی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مورفولوژی ریاضی، پردازش تصویر رنگ، ثنویت، سفارش بردار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
It is difficult to extend a grayscale morphological approach to color images because total vector ordering is required for color pixels. To address this issue, we developed a kind of vector ordering method based on linear transformations from RGB to other color spaces (i.e., YUV, YIQ and YCbCr) and principal component analysis (PCA). Additionally, we propose a conditionally invariant morphological framework based on the proposed vector ordering. We also define elementary multivariate morphological operators (e.g., multivariate erosion, dilation, opening and closing), and investigate their properties with a focus on duality. The proposed framework guarantees some important properties of classical mathematical morphology, such as translation-invariance, conditional increasingness, and duality. Therefore, it is easy to extend existing grayscale morphological approaches to color images in terms f the proposed multivariate morphological framework (MMF). Simulation results show the potential abilities of MMF in color image processing, such as image filtering, reconstruction, and segmentation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 387, May 2017, Pages 34-52
Journal: Information Sciences - Volume 387, May 2017, Pages 34-52
نویسندگان
Tao Lei, Yanning Zhang, Yi Wang, Shigang Liu, Zhe Guo,