[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 308
نرخ پذیرش: 62.8
نرخ رد: 37.2
میانگین داوری: 209 روز
میانگین انتشار: 344 روز
..
:: دوره 11، شماره 3 - ( 9-1402 ) ::
جلد 11 شماره 3 صفحات 119-103 برگشت به فهرست نسخه ها
ارزیابی مقایسه ای روش های بهبود روشنایی در تصاویر هوایی
حسین زاور ، رضا شاه حسینی*
دانشگاه تهران
چکیده:   (458 مشاهده)
امروزه تصویربرداری هوایی یکی از روش‌های رایج به‌منظور تهیه محصولات مرتبط با علوم مکانی مانند تصاویر اورتو و مدل دیجیتالی سطح زمین می‌باشد اما وجود شرایط نوری غیر ایده آل در تصویربرداری هوایی یک پیشامد معمول می‌باشد. تکنیک‌های مختلفی به‌منظور بهبود کیفیت تصاویر ازنظر شرایط نوری در یک دهه اخیر ارائه‌شده است، اما بررسی میزان تأثیر آن‌ها در تصاویر هوایی مورد ارزیابی قرار نگرفته است. هدف این تحقیق رسیدن به یک روش مناسب برای بهبود روشنایی در تصاویر هوایی می‌باشد که به دلیل شرایط نامناسب میزان روشنایی در آن‌ها از کیفیت مطلوبی برخوردار نبوده که به سبب آن باعث می‌شود یک سری از اطلاعات طیفی از دست برود. بدین منظور در مجموع 11 روش مختلف در بهبود روشنایی تصاویر برای دو منطقه موردمطالعه که ازنظر  شرایط نوری متفاوت می‌باشند موردبررسی قرار گرفت. همچنین میزان تأثیر این روش‌ها در تصاویر بهبودیافته با استفاده از 11 شاخص روشنایی ارزیابی شد. درنهایت بر اساس شاخص‌های روشنایی روش بهبود جزییات چند مقیاسی برای منطقه موردمطالعه اول با شرایط نوری کم در مناطق سایه و روش ترکیب تصاویر با روشنایی متفاوت بر اساس وزن‌های تطبیقی برای منطقه موردمطالعه دوم که دارای شرایط نوری زیاد بوده انتخاب شدند. با انتخاب بهترین روش برای هرکدام از تصاویر مربوط به مناطق مختلف میزان تأثیر  بهبود محصولات فتوگرامتری از پردازش تصاویر بهبودیافته نیز مورد ارزیابی قرار گرفت. بهبود عوارض پنهان‌شده در مناطق سایه و همچنین عوارضی که به دلیل میزان نور بیش‌ازاندازه به دلیل انعکاس بالا با چشم به‌راحتی قابل‌تشخیص نیست ، از نتایج بهبود روشنایی تصاویر هوایی هست. هم‌چنین در بخش تولید ابر نقطه و مدل دیجیتالی سطح زمین نیز عوارض سطح زمین که قبل از بهبود تصاویر، ازدست‌رفته بود به مقدار قابل‌توجهی بهبود یافت. نتیجه به‌دست‌آمده بر اساس شاخص شباهت ساختاری از بهترین روش‌های انتخاب‌شده برای تصاویر منطقه موردمطالعه اول  و منطقه موردمطالعه دوم به ترتیب برابر 0.95 و 0.99 می‌باشد.
واژه‌های کلیدی: فتوگرامتری، ادغام، بهبود روشنایی، اورتوفتو، ابر نقطه
متن کامل [PDF 1586 kb]   (147 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سنجش از دور
دریافت: 1402/4/12 | پذیرش: 1402/9/4 | انتشار: 1402/9/30
فهرست منابع
1. [1] X. Zhang, "Benchmarking and comparing multi-exposure image fusion algorithms," Inf. Fusion, vol. 74, no. July 2020, pp. 111-131, 2021, doi: 10.1016/j.inffus.2021.02.005. [DOI:10.1016/j.inffus.2021.02.005]
2. [2] Z. Ying, G. Li, and W. Gao, "A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement," vol. 14, no. 8, pp. 1-10, 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1711.00591
3. [3] K. Ma and Z. Wang, "Multi-exposure image fusion: A patch-wise approach," Proc. - Int. Conf. Image Process. ICIP, vol. 2015-Decem, pp. 1717-1721, 2015, doi: 10.1109/ICIP.2015.7351094. [DOI:10.1109/ICIP.2015.7351094]
4. [4] H. Li, K. Ma, H. Yong, and L. Zhang, "Fast Multi-Scale Structural Patch Decomposition for Multi-Exposure Image Fusion," IEEE Trans. Image Process., vol. 29, pp. 5805-5816, 2020, doi: 10.1109/TIP.2020.2987133. [DOI:10.1109/TIP.2020.2987133]
5. [5] P. J. Burt and R. J. Kolczynski, "Enhanced image capture through fusion," in 1993 (4th) International Conference on Computer Vision, 1993, pp. 173-182. doi: 10.1109/ICCV.1993.378222. [DOI:10.1109/ICCV.1993.378222]
6. [6] A. Vyas, S. Yu, and J. Paik, "Fundamentals of digital image processing," Signals Commun. Technol., no. November, pp. 3-11, 2018, doi: 10.1007/978-981-10-7272-7_1. [DOI:10.1007/978-981-10-7272-7_1]
7. [7] T. Huynh-The and T. Le-Tien, "Brightness preserving weighted dynamic range histogram equalization for image contrast enhancement," Int. Conf. Adv. Technol. Commun., vol. 53, no. 4, pp. 386-391, 2013, doi: 10.1109/ATC.2013.6698142. [DOI:10.1109/ATC.2013.6698142]
8. [8] C. Wang and Z. Ye, "Brightness preserving histogram equalization with maximum entropy: A variational perspective," IEEE Trans. Consum. Electron., vol. 51, no. 4, pp. 1326-1334, 2005, doi: 10.1109/TCE.2005.1561863. [DOI:10.1109/TCE.2005.1561863]
9. [9] A. M. Reza, "Realization of the contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) for real-time image enhancement," J. VLSI Signal Process. Syst. Signal Image. Video Technol., vol. 38, no. 1, pp. 35-44, 2004, doi: 10.1023/B:VLSI.0000028532.53893.82. [DOI:10.1023/B:VLSI.0000028532.53893.82]
10. [10] H. Ibrahim and N. S. P. Kong, "Brightness preserving dynamic histogram equalization for image contrast enhancement," IEEE Trans. Consum. Electron., vol. 53, no. 4, pp. 1752-1758, 2007, doi: 10.1109/TCE.2007.4429280. [DOI:10.1109/TCE.2007.4429280]
11. [11] N. Hayat and M. Imran, "Ghost-free multi exposure image fusion technique using dense SIFT descriptor and guided filter," J. Vis. Commun. Image Represent., vol. 62, pp. 295-308, 2019, doi: 10.1016/j.jvcir.2019.06.002. [DOI:10.1016/j.jvcir.2019.06.002]
12. [12] S. H. Lee, J. S. Park, and N. I. Cho, "A Multi-Exposure Image Fusion Based on the Adaptive Weights Reflecting the Relative Pixel Intensity and Global Gradient," Proc. - Int. Conf. Image Process. ICIP, pp. 1737-1741, 2018, doi: 10.1109/ICIP.2018.8451153. [DOI:10.1109/ICIP.2018.8451153]
13. [13] Q. Wang, W. Chen, X. Wu, and Z. Li, "Detail-enhanced Multi-scale Exposure Fusion in YUV Color Space," vol. 2, no. i, pp. 1-12.
14. [14] S. Paul, I. S. Sevcenco, and P. Agathoklis, "Multi-Exposure and Multi-Focus Image Fusion in Gradient Domain ¤," vol. 25, no. 10, pp. 1-18, 2016, doi: 10.1142/S0218126616501231. [DOI:10.1142/S0218126616501231]
15. [15] K. R. Prabhakar, V. S. Srikar, and R. V. Babu, "DeepFuse : A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs," no. Ev 0, pp. 4714-4722.
16. [16] J. K. Park and D. W. Park, "Application of the Ortho Image for the Cadastral Survey," Aug. 2015, pp. 113-117. doi: 10.14257/astl.2015.100.24. [DOI:10.14257/astl.2015.100.24]
17. [17] S. H. Lee, J. S. Park, and N. I. Cho, "A Multi-Exposure Image Fusion Based on the Adaptive Weights Reflecting the Relative Pixel Intensity and Global Gradient," Proc. - Int. Conf. Image Process. ICIP, vol. 53, no. 4, pp. 1737-1741, 2018, doi: 10.1109/ICIP.2018.8451153. [DOI:10.1109/ICIP.2018.8451153]
18. [18] L. Images, Y. Yang, W. Cao, S. Wu, and Z. Li, "Multi-Scale Fusion of Two," vol. 25, no. 12, pp. 1885-1889, 2018. [DOI:10.1109/LSP.2018.2877893]
19. [19] D. Prasad, B. Gang, X. Junhao, and Z. Ravindra, "Multi-scale Guided Image and Video Fusion : A Fast," Circuits, Syst. Signal Process., vol. 38, no. 12, pp. 5576-5605, 2019, doi: 10.1007/s00034-019-01131-z. [DOI:10.1007/s00034-019-01131-z]
20. [20] K. Ma, S. Member, K. Zeng, and Z. Wang, "Perceptual Quality Assessment for Multi-Exposure Image Fusion," vol. 24, no. 11, pp. 3345-3356, 2015. [DOI:10.1109/TIP.2015.2442920]
21. [21] A. Galdran, "Image dehazing by artificial multiple-exposure image fusion," Signal Processing, vol. 149, pp. 135-147, 2018, doi: 10.1016/j.sigpro.2018.03.008. [DOI:10.1016/j.sigpro.2018.03.008]
22. [22] J. W. Roberts, J. Van Aardt, and F. Ahmed, "Assessment of image fusion procedures using entropy , image quality , and multispectral classification," vol. 2, no. May, pp. 1-28, 2008, doi: 10.1117/1.2945910. [DOI:10.1117/1.2945910]
23. [23] P. Jagalingam and A. Vittal, "A Review of Quality Metrics for Fused Image," Aquat. Procedia, vol. 4, no. Icwrcoe, pp. 133-142, 2015, doi: 10.1016/j.aqpro.2015.02.019. [DOI:10.1016/j.aqpro.2015.02.019]
24. [24] G. Cui, H. Feng, Z. Xu, Q. Li, and Y. Chen, "Detail preserved fusion of visible and infrared images using regional saliency extraction and multi-scale image decomposition," vol. 341, pp. 199-209, 2015, doi: 10.1016/j.optcom.2014.12.032. [DOI:10.1016/j.optcom.2014.12.032]
25. [25] I. Journal, I. Computing, C. Volume, I. International, I. Technology, and K. E. Ave, "IMAGE FUSION BASED ON AN ABSOLUTE FEATURE," vol. 3, no. 6, pp. 1433-1447, 2007.
26. [26] A. M. Eskicioglu and P. S. Fisher, "Image Quality Measures and Their Performance," vol. 43, no. 12, pp. 2959-2965, 1995. [DOI:10.1109/26.477498]
27. [27] S. Pistonesi, J. Martinez, S. Mar, and R. Vallejos, "Structural Similarity Metrics for Quality Image Fusion Assessment : Structural Similarity Metrics for Quality Image Fusion Assessment : Algorithms Introduction Image fusion is the process of combining information available from two or more images of a sce," no. October, 2018, doi: 10.5201/ipol.2018.196. [DOI:10.5201/ipol.2018.196]
28. [28] S. Li, R. Hong, and X. Wu, "A Novel Similarity Based Quality Metric for Image Fusion," pp. 167-172, 2008.
29. [29] Y. Chen and R. S. Blum, "A new automated quality assessment algorithm for image fusion q," Image Vis. Comput., vol. 27, no. 10, pp. 1421-1432, 2009, doi: 10.1016/j.imavis.2007.12.002. [DOI:10.1016/j.imavis.2007.12.002]
30. [30] H. Chen and P. K. Varshney, "A human perception inspired quality metric for image fusion based on regional information," vol. 8, pp. 193-207, 2007, doi: 10.1016/j.inffus.2005.10.001. [DOI:10.1016/j.inffus.2005.10.001]
31. [31] Y. Han, Y. Cai, Y. Cao, and X. Xu, "A new image fusion performance metric based on visual information fidelity," Inf. Fusion, vol. 14, no. 2, pp. 127-135, 2013, doi: 10.1016/j.inffus.2011.08.002. [DOI:10.1016/j.inffus.2011.08.002]
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zavar H, Shah-Hosseini R. Comparative Evaluation of Lighting Improvement Methods in Aerial Images. jgit 2023; 11 (3) :103-119
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-922-fa.html

زاور حسین، شاه حسینی رضا. ارزیابی مقایسه ای روش های بهبود روشنایی در تصاویر هوایی. مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1402; 11 (3) :103-119

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-922-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 11، شماره 3 - ( 9-1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 37 queries by YEKTAWEB 4645