Abstract-A new approach for color image denoising föreslås i detta dokument. Algoritmen är baserad på att separera färgdata till kromaticitet och ljusstyrka, och sedan bearbeta var och en av dessa komponenter med partiella differentialekvationer eller diffusionsflöden. I den föreslagna algoritmen betraktas varje färgpixel som en -dimensionell vektor. Vektorernas riktning, en enhet vektor, ger kromaticitet, medan magnituden representerar pixel ljusstyrka. Kromaticiteten bearbetas med ett system av kopplade diffusionsekvationer anpassade från teorin om harmoniska kartor i flytande kristaller. Denna teori behandlar legalisering av vektordata, samtidigt som den uppfyller den inneboende enhetsnormen för riktningsdata såsom kromaticitet. Både isotropa och anisotropa diffusionsflöden presenteras för detta -dimensionella diffusionsflöde med kromaticitet. Ljusstyrka bearbetas av en skalar median filter eller något av de populära och väletablerade anisotropa diffusion flöden för skalära bildförbättring. Vi presenterar den underliggande teorin, ett antal exempel, och jämför kortfattat med den nuvarande litteraturen. Index Terms-Brightness, kromaticitet, färgbild denoiserande, riktningar, harmoniska kartor, isotropisk och anisotropisk diffusion, flytande kristaller, partiella differentialekvationer.
Bei Tang et.al., REF föreslog förbättring av färgavbildningar genom att skilja färgdata till ljusstyrka och kromatik.
Color Image Enhancement via Chromaticity Diffusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}