Image Inpainting Methods Evaluation and Improvement
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
With the upgrowing of digital processing of images and film archiving, the need for assisted or unsupervised restoration required the development of a series of methods and techniques.
Among them, image inpainting is maybe the most impressive and useful.
Based on partial derivative equations or texture synthesis, many other hybrid techniques have been proposed recently.
The need for an analytical comparison, beside the visual one, urged us to perform the studies shown in the present paper.
Starting with an overview of the domain, an evaluation of the five methods was performed using a common benchmark and measuring the PSNR.
Conclusions regarding the performance of the investigated algorithms have been presented, categorizing them in function of the restored image structure.
Based on these experiments, we have proposed an adaptation of Oliveira’s and Hadhoud’s algorithms, which are performing well on images with natural defects.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vreja, Raluca& Brad, Remus. 2014. Image Inpainting Methods Evaluation and Improvement. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051670
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vreja, Raluca& Brad, Remus. Image Inpainting Methods Evaluation and Improvement. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051670
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vreja, Raluca& Brad, Remus. Image Inpainting Methods Evaluation and Improvement. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051670
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051670
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر