High resolution micrograph synthesis using a parametric texture model and a particle filter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a methodology for synthesizing high resolution micrographs from low resolution ones using a parametric texture model and a particle filter. Information contained in high resolution micrographs is relevant to the accurate prediction of microstructural behavior and the nucleation of instabilities. As these micrographs may be tedious and uneconomical to obtain over an extended spatial domain, we propose a statistical approach for interpolating fine details over a whole computational domain starting with a low resolution prior and high resolution micrographs available only at a few spatial locations. As a first step, a small set of high resolution micrographs are decomposed into a set of multi-scale and multi-orientation subbands using a complex wavelet transform. Parameters of a texture model are computed as the joint statistics of the decomposed subbands. The synthesis algorithm then generates random micrographs satisfying the parameters of the texture model by recursively updating the gray level values of the pixels in the input micrograph. A density-based Monte Carlo filter is used at each step of the recursion to update the generated micrograph, using a low resolution micrograph at that location as a measurement. The process is continued until the synthesized micrograph has the same statistics as those from the high resolution micrographs. The proposed method combines a texture synthesis procedure with a particle filter and produces good quality high resolution micrographs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».