Comparative study of the spectral selection based on image compression methods
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To investigate the image compression methods based on spectral selection and to carry out a comparative study. Methods: The technique consists of comparing pixel by pixel the spectra of the images being compressed. To identify the winner among the spectral pixels, we investigated three forms of information, namely the intensity of the pixel in question, its complex gradient and its phase gradient. To separate the images in the output plane, after applying a second Fourier transform, the retained pixel must integrate the carrier specific to the corresponding spectrum. In addition to these forms, we considered three options of selection, namely the selection of the pixel with the most important amount of information, the selection with respect to a fixed probability function and finally the selection based on a matched probability function. This leads to nine methods of compression. These methods were also compared to the method which consists in merely adding the spectra and inserting a carrier specific to each one. Results: the quality of image reconstitution are assessed by two metrics namely diffraction efficiency and root mean square error. We observed that for any form of information on the basis of which the selection is performed, the matched probability function yields a better result. The methods based on the gradients privilege contour information. Conclusions and perspectives: Whatever the retained method is, the number of images to be compressed is very limited. It depends on the bandwidths of the images. In perspective, we plan to integrate the bandwidth in the spectral selection. The binarization of the obtained spectrum will be also the subject of a future work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».