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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Scotopic Visual Image Mining Based on NR-IQAF

verfasst von : Fengbo Tian, Xiafu Lv, Jiaji Cheng, Zhengxiang Xie

Erschienen in: Computing and Intelligent Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a new image mining method is proposed considering the contrast resolution limitation of human vision under scotopic visual environment. First, a valid gray distribution of an image is taken from scotopic vision condition. Second, the gray values of a target image pixels are computed from the original image via Zadeh-X transformation. Third, a no reference image quality assessment function (NR-IQAF) is used to estimate the image after transformation. Experiments demonstrate that this method greatly improves the visual contrast and luminance of the image, so image quality and visual effects have been improved significantly after mining; in addition, the optimal quality image can be obtained by the NR-IQAF.

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Metadaten
Titel
Scotopic Visual Image Mining Based on NR-IQAF
verfasst von
Fengbo Tian
Xiafu Lv
Jiaji Cheng
Zhengxiang Xie
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24091-1_38