Sensor Transforms for Invariant Image Enhancement
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
The invariant image [1, 2] formed from an RGB image taken under light that can be approximated as Planckian solves the colour constancy problem at a single pixel. The invariant is a very useful tool for possible use in a large number of computer vision problems, such as removal of shadows from images [3]. This image is formed by projecting log-log chromaticity coordinates into a 1D direction determined by a calibration of the imaging camera. The invariant can be formed whether or not gammacorrection is applied to images and thus can work for ordinary webcam images, for example, once a self-calibration is carried out [3]. As such, the invariant image is an important new mechanism for image understanding. Since the resulting greyscale image is approximately independent of illumination, it is impervious to lighting change and hence to the presence of shadows. However, in forming the invariant image, it can sometimes happen that shadows are not completely removed. Here, we consider the problem of simple matrixing of sensor values so that the resulting invariant image is improved. To do so, we consider the calibration images and apply an optimization routine for establishing a 3 × 3 matrix to apply to the sensors, prior to forming the invariant, with an eye to improving lighting invariance. We find that an optimization does indeed improve the invariant. The resulting image generally has smaller entropy value because the invariant value is smoothed out across former shadow boundaries; thus the new invariant more smoothly captures the underlying intrinsic reflectance properties in the scene.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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