基于自然启发优化算法的图像质量提升
计算机视觉与模式识别
2023-03-14 v1
摘要
可复现的图像预处理在计算机视觉领域十分重要，可用于算法的高效比较或新图像语料的准备。在本文中，我们提出一种方法，以获得一段显式且有序的变换序列来提升给定图像的质量：该计算通过一种基于质量评估技术的自然启发优化算法完成。初步测试显示了该方法在不同 SOTA 数据集上的影响。-- 应用显式且可复现的预处理在计算机视觉领域至关重要，以便能够高效比较算法或准备新的图像语料。在本文中，我们提出一种方法，以获得一段可复现的变换序列来提升给定图像：计算通过一种受自然启发的优化算法并基于质量评估技术实现。测试显示了该方法在不同 SOTA 图像集上的影响。
引用
@article{arxiv.2303.07151,
title = {Am\'elioration de la qualit\'e d'images avec un algorithme d'optimisation inspir\'ee par la nature},
author = {Olivier Parisot and Thomas Tamisier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07151},
year = {2023}
}
备注
8 pages, in French language