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Developpement d'un derawtiseur universel de donnees d'images CFA

Om Developpement d'un derawtiseur universel de donnees d'images CFA

La nécessité, pour les professionnels de se procurer des images de bonne qualité les a poussés à s¿intéresser aux fichiers RAWs ou négatifs de la photographie numérique. Ces fichiers sont constitués des métadonnées et des données CFA. Les données CFA sont des valeurs numériques qui proviennent de la conversion des photons de la lumière en valeurs numériques. Quant aux métadonnées, ce sont des informations contenues dans l¿image. Chaque fabricant possède son propre fichier RAW et le logiciel de décodage de ce fichier. Les logiciels proposés par les fabricants effectuent des prétraitements irréversibles sur les images. L¿objectif de ce travail était donc de développer une méthode de prétraitement universel de données d¿image. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé des méthodes de correction des pixels défectueux, qui se déroule en trois étapes. Une détection des pixels. Ensuite, nous avons identifié les pixels défectueux. Enfin, nous avons proposé une méthode de correction des pixels défectueux et nous avons observé une amélioration du MSE (erreur quadratique moyenne) de 2,0571E-05 en moyenne pour 16 images de résolution 6016*4016 une fois comparé à la méthode de Reinhart.

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  • Språk:
  • Franska
  • ISBN:
  • 9786138425861
  • Format:
  • Häftad
  • Sidor:
  • 76
  • Utgiven:
  • 20. september 2018
  • Mått:
  • 229x152x5 mm.
  • Vikt:
  • 122 g.
  Fri leverans
Leveranstid: 2-4 veckor
Förväntad leverans: 23. december 2024
Förlängd ångerrätt till 31. januari 2025

Beskrivning av Developpement d'un derawtiseur universel de donnees d'images CFA

La nécessité, pour les professionnels de se procurer des images de bonne qualité les a poussés à s¿intéresser aux fichiers RAWs ou négatifs de la photographie numérique. Ces fichiers sont constitués des métadonnées et des données CFA. Les données CFA sont des valeurs numériques qui proviennent de la conversion des photons de la lumière en valeurs numériques. Quant aux métadonnées, ce sont des informations contenues dans l¿image. Chaque fabricant possède son propre fichier RAW et le logiciel de décodage de ce fichier. Les logiciels proposés par les fabricants effectuent des prétraitements irréversibles sur les images. L¿objectif de ce travail était donc de développer une méthode de prétraitement universel de données d¿image. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé des méthodes de correction des pixels défectueux, qui se déroule en trois étapes. Une détection des pixels. Ensuite, nous avons identifié les pixels défectueux. Enfin, nous avons proposé une méthode de correction des pixels défectueux et nous avons observé une amélioration du MSE (erreur quadratique moyenne) de 2,0571E-05 en moyenne pour 16 images de résolution 6016*4016 une fois comparé à la méthode de Reinhart.

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