Abstract-I datorseende finns det många applikationer, där det är fördelaktigt att bearbeta en bild i gradientdomänen och sedan återintegrera gradientfältet: viktiga exempel inkluderar skuggborttagning, ljushet beräkning, och datafusion. Ett allvarligt problem med detta tillvägagångssätt är att rekonstruktionssteget ofta introducerar artefakter-vanligt, slätade och utsmetade kanter-till den återvunna bilden. Detta är ett resultat av den inneboende illviljan att återintegrera ett icke-integrabelt fält. Artefakter kan minskas men inte avlägsnas, genom att använda komplexa till mycket komplexa återanpassningsmetoder. Här presenterar vi en anmärkningsvärt enkel (och på ytan av det naiva) algoritm för att rekonstruera lutningsfält. Antag att vi börjar med ett flerkanaligt original, och från det härleda ett (eventuellt ett av många) 1-D gradientfält; för många tillämpningar, den härledda gradientfältet kommer att vara nonintegrable. Här föreslår vi en uppslagstabellbaserad karta över flerkanalsoriginalet till en rekonstruerad skalärutgångsbild, vars lutning bäst matchar målgradientfältet. Tanken, vid basen, är att om vi lär oss att kartlägga lutningarna av flerkanalsoriginalet på önskad utgångsgradient, och sedan använda uppslagstabellen (LUT) begränsning, vi effektivt härleda kartläggningen från flerkanalsinmatningen till önskad, återintegrerad, bildutmatning. Även om denna karta kan ta en mängd olika former, här vi här få den bästa kartan från flerkanals lutning som en (icke-linjär) funktion av inmatningen till var och en av målen skalär gradienter. I detta sammanhang är återuppbyggnad en enkel ekvationslösning av låg dimensionalitet. En självklar tillämpning av vår metod är till bild-fusion problem, t.ex. problemet med att omvandla en färg eller högre-D bild till gråskala. Vi kommer genom omfattande experiment och kompletterande teoretiska argument att visa att vår okomplicerade metod bevarar målkontrasten samt gör komplexa tidigare återintegreringsmetoder, men utan artefakter, och med en betydligt billigare beräkningskostnad. Slutligen visar vi metodens allmängiltighet genom att tillämpa den på återuppbyggnaden av lutningsfältet i ett ytterligare område, problemet med skuggning av återhämtningen.
Finlayson m.fl. REF behandlar också bilden i gradientdomänen och återintegrerar sedan gradientfältet för att rekonstruera bilden.
Lookup-Table-Based Gradient Field Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}