Amélioration de l'image basée sur des techniques indirectes
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Les variables de contraste et l'éclairage inégal sont considérés comme l'une des tâches les plus difficiles dans le domaine du traitement des images. Les images à mauvais contraste sont généralement dues à l'occlusion, à la pose, à l'éclairage qui est hautement non linéaire. Le processus de segmentation sera donc extrêmement complexe et difficile. Dans ce travail, une technique de correction du contraste et de la luminosité sera développée sur la base d'une formulation statistique. Les pixels de l'arrière-plan seront utilisés pour estimer l'arrière-plan normalisé à l'aide...
Les variables de contraste et l'éclairage inégal sont considérés comme l'une des tâches les plus difficiles dans le domaine du traitement des images. Les images à mauvais contraste sont généralement dues à l'occlusion, à la pose, à l'éclairage qui est hautement non linéaire. Le processus de segmentation sera donc extrêmement complexe et difficile. Dans ce travail, une technique de correction du contraste et de la luminosité sera développée sur la base d'une formulation statistique. Les pixels de l'arrière-plan seront utilisés pour estimer l'arrière-plan normalisé à l'aide de la moyenne et de l'écart-type. Cette expérience a été testée avec quelques images mal éclairées et des images de documents qui impliquent des problèmes d'éclairage et de contraste. Les résultats seront évalués et analysés correctement. L'impact principal de cette étude est d'éliminer l'illumination et de normaliser la variation du contraste. En conclusion, la mise en oeuvre de la méthode proposée produit un résultat efficace pour la correction de l'arrière-plan.
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