Color Image Restoration and Compression Exploiting Inter-Channel Correlation

Cui, Kai

Kai Cui

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Originaltitel:: Color Image Restoration and Compression Exploiting Inter-Channel Correlation
Übersetzter Titel:: Wiederherstellung und Komprimierung von Farbbildern unter Ausnutzung der Interkanal-Korrelation
Autor:: Cui, Kai
Jahr:: 2023
Dokumenttyp:: Dissertation
Fakultät/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:: Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Gutachter:: Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.); Yang, Bin (Prof. Dr.)
Sprache:: en
Fachgebiet:: ELT Elektrotechnik
Stichworte:: image processing, image compression, image restoration, inter-channel correlation
Übersetzte Stichworte:: Bildwiederherstellung, Bildkomprimierung, Bildverarbeitung
TU-Systematik:: DAT 760
Kurzfassung:: Image restoration and compression are critical components in image processing. The inter-channel correlation analysis for natural color images has shown higher correlations for red/green and green/blue channels than for red/blue channels. In addition, green channel prior is a general characteristic of many types of distorted color images. In this dissertation, the inter-channel correlation-driven approaches are proposed and investigated for multiple image restoration and compression tasks.
Übersetzte Kurzfassung:: Bildwiederherstellung und -komprimierung sind wichtige Komponenten der Bildverarbeitung. Die Analyse der Korrelation zwischen den Kanälen bei natürlichen Farbbildern hat gezeigt, dass die Korrelationen zwischen den Kanälen Rot/Grün und Grün/Blau höher sind als zwischen den Kanälen Rot/Blau. In dieser Dissertation werden die korrelationsgesteuerten Ansätze für mehrere Bildwiederherstellungs- und Komprimierungsaufgaben vorgeschlagen und untersucht.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1694057
Eingereicht am:: 30.12.2022
Mündliche Prüfung:: 31.10.2023
Dateigröße:: 198370865 bytes
Seiten:: 230
Urn (Zitierfähige URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231031-1694057-1-2
Letzte Änderung:: 10.02.2024
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