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上传时间: 2021-03-11
详细说明：作为计算机图形学和计算机视觉中最基本的操作之一，清晰度增强可以在清晰度特性方面增强图像。 不幸的是，流行的方法通常不能消除图像噪声，不切实际的细节或不连贯的增强。 在本文中，我们提出了一种新的清晰度增强方法，该方法可以通过基于亲和力的边缘保留有效地增强图像的清晰度。 我们的方法包括三个梯度域操作：清晰度显着性表示，基于亲和力的梯度变换和梯度域图像重建。 此外，我们还提出了一种基于清晰度分布的评估方法，用于分析所有有关清晰度特性的清晰度增强方法。 通过评估清晰度分布并比较视觉外观，我们证明了清晰度增强方法的有效性。
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