<title>Multiresolution analysis of digital images using the continuous extension of discrete group transforms</title>
Notice bibliographique
Résumé
A new technique is presented for multiresolution analysis (MRA) of digital images. In 2D, it has four variants, two of which are applicable on square lattices; the Discrete Cosine Transform (DCT) is the simpler of the two. The remaining variants can be used in the same way on triangular lattices. The property of the Continuous Extension of the Discrete Group Transform (CEDGT) is used to analyse data for each level of decomposition. The MRA principle is obtained by increasing the data grid for each level of decomposition, and by using an adapted low filter to reduce some irregularities due to noise effect. Compared to some stationary wavelet transforms, the image analysis with a multiresolution CEDGT transform gives better results. In particular, a wavelet transform is capable of providing a local representation at multiple scales, but some local details disappear due to the use of the low pass filter and the reduction of the spatial resolution for a high level of decomposition. This problem is avoided with CEDGT. The smooth interpolation, used by the multiresolution CEDGT, gives interesting results for coarse-to-fine segmentation algorithm and others analysis processes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».