Adaptive Thresholding using the Integral Image

2007· article· en· 1 397 citations· W2003099669 sur OpenAlex· 10.1080/2151237x.2007.10129236

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,056

Tête enseignante GPT0,321

Écart entre enseignants: 0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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

Résumé

Image thresholding is a common task in many computer vision and graphics applications. The goal of thresholding an image is to classify pixels as either "dark" or "light." Adaptive thresholding is a form of thresholding that takes into account spatial variations in illumination. We present a technique for real-time adaptive thresholding using the integral image of the input. Our technique is an extension of a previous method. However, our solution is more robust to illumination changes in the image. Additionally, our method is simple and easy to implement. Our technique is suitable for processing live video streams at a real-time frame-rate, making it a valuable tool for interactive applications such as augmented reality. Source code is available online.

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.

La notice

Revue: Journal of Graphics Tools
Thématique: Image Enhancement Techniques
Domaine: Computer Science
Établissements canadiens: National Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnaires: —
Mots-clés: ThresholdingArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionBalanced histogram thresholdingPixelImage (mathematics)Frame (networking)GraphicsImage processingComputer graphics (images)Computer graphics
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2003099669