Multifractal imaging filtering and decomposition methods in space, Fourier frequency, and eigen domains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The patterns shown on two-dimensional images (fields) used in geosciences reflect the end products of geo-processes that occurred on the surface and in the subsurface of the Earth. Anisotropy of these types of patterns can provide information useful for interpretation of geo-processes and identification of features in the mapped area. Quantification of the anisotropy property is therefore essential for image processing and interpretation. This paper introduces several techniques newly developed on the basis of multifractal modeling in space, Fourier frequency, and eigen domains, respectively. A singularity analysis method implemented in the space domain can be used to quantify the intensity and anisotropy of local singularities. The second method, called S-A, characterizes the generalized scale invariance property of a field in the Fourier frequency domain. The third method characterizes the field using a power-law model on the basis of eigenvalues and eigenvectors of the field. The applications of these methods are demonstrated with a case study of Environment Scan Electric Microscope (ESEM) microimages for identification of sphalerite (ZnS) ore minerals from the Jinding Pb/Zn/Ag mineral deposit in Shangjiang District, Yunnan Province, China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».