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• Autor(a) principal: Ramos, Vítor Saraiva
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32626
• topic: Image color analysis; Image enhancement; Image processing; Image texture analysis

O problema da remoção de realces especulares em dados de imagem refere-se a um problema em aberto em visão computacional relativo à estimativa dos componentes de reflexão especular e à remoção dos mesmos. Em aplicações recentes, métodos de remoção de realces especulares têm sido empregados para a reprodução de realces especulares em monitores de alta faixa dinâmica (HDR); para aumentar o brilho das imagens em tecnologias de controle de reflexão especular; para melhorar a qualidade da imagem em dispositivos de visualização como TVs; e para melhorar a faixa dinâmica de imagens de baixa faixa dinâmica (LDR). No entanto, o processamento subjacente exigido pelos métodos do estado da arte é computacionalmente dispendioso e não atende aos requisitos operacionais de processamento em tempo real de pipelines de processamento de imagem encontrados em aplicações em eletrônica de consumo. Além disso, essas aplicações podem exigir que os métodos trabalhem com um único quadro em circuitos de processamento de imagens ou de vídeos. Assim, este trabalho propõe um novo método para a remoção em tempo real de realces especulares em uma única imagem. A essência do método proposto consiste em casar o histograma do componente de luminância de uma representação pseudolivre de especularidades, usando como referência o componente de luminância da imagem de entrada. As operações realizadas pelo método proposto têm, no máximo, complexidade de tempo linear. Nas avaliações experimentais, o método proposto é capaz de alcançar ou superar os resultados do estado da arte na tarefa de estimativa do componente de reflexão difusa a partir de uma única imagem, sendo 5× mais rápido do que o método com o melhor tempo computacional e 1500× mais rápido do que o método com os melhores resultados. O método proposto tem alta aplicabilidade industrial, e as aplicações visadas podem usufruir das contribuições deste trabalho, incorporando o método proposto como um componente básico em pipelines de processamento de imagem.