Revista: | Computación y sistemas |
Base de datos: | |
Número de sistema: | 000560327 |
ISSN: | 1405-5546 |
Autores: | Salazar Colores, Sebastián2 Garduño Aparicio, Mariano3 Moya Sánchez, Eduardo Ulises4 López Torres, Claudia Victoria1 Ramos Arreguín, Juan Manuel3 |
Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Querétaro, Facultad de Informática, Juriquilla, Querétaro. México 2Barcelona Supercomputing Center, Barcelona. España 3Universidad Autónoma de Querétaro, Facultad de Ingeniería, Querétaro. México 4Universidad Autónoma de Guadalajara, Zapopan, Jalisco. México |
Año: | 2019 |
Periodo: | Abr-Jun |
Volumen: | 23 |
Número: | 2 |
Paginación: | 409-416 |
País: | México |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Resumen en inglés | Non-uniform illumination is a common issue in images acquired in uncontrolled environments. Elimination or reduction of the non-uniform illumination problem is required in order to get an accurate image binarization. This paper introduces the combination of the dark channel and the atmospheric scattering model along with the k-means segmentation to reduce the effects of non-uniform illumination conditions in image binarization. The results show the effectiveness and robustness of this approach. |
Disciplinas: | Ciencias de la computación |
Palabras clave: | Inteligencia artificial |
Keyword: | Non-uniform illumination, Uneven illumination, Dark channel, Binarization, Artificial intelligence |
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