Color Enhancement in Endoscopic Images Using Adaptive Sigmoid Function and Space Variant Color Reproduction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modern endoscopes play an important role in diagnosing various gastrointestinal (GI) tract related diseases. The improved visual quality of endoscopic images can provide better diagnosis. This paper presents an efficient color image enhancement method for endoscopic images. It is achieved in two stages: image enhancement at gray level followed by space variant chrominance mapping color reproduction. Image enhancement is achieved by performing adaptive sigmoid function and uniform distribution of sigmoid pixels. Secondly, a space variant chrominance mapping color reproduction is used to generate new chrominance components. The proposed method is used on low contrast color white light images (WLI) to enhance and highlight the vascular and mucosa structures of the GI tract. The method is also used to colorize grayscale narrow band images (NBI) and video frames. The focus value and color enhancement factor show that the enhancement level in the processed image is greatly increased compared to the original endoscopic image. The overall contrast level of the processed image is higher than the original image. The color similarity test has proved that the proposed method does not add any additional color which is not present in the original image. The algorithm has low complexity with an execution speed faster than other related methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle