Producing high-quality real-time HDR video system with FPGA (abstract only)
Notice bibliographique
Résumé
Video cameras can only take photographs with limited dynamic range. One method to overcome this is to combine differently exposed images of the same subject matter (i.e. a Wyckoff Set), producing a High Dynamic Range (HDR) result. HDR digital photography started almost 20 years ago. Now, it is possible to produce HDR video in real-time, on both high-power CPU/GPU systems, as well as low-power FPGA boards. However, other FPGA implementations have relied upon methods that are less accurate than current CPU and GPU-based methods. Namely, the earlier FPGA approaches used weighted sum for image compositing. In this paper we provide a novel method for real-time HDR com-positing. As an essential part of an upgraded HDR video production system, the resulting system combines differently exposed video stream (of the same subject matter) in Full HD (1080p at 60fps) on a Kintex-7 FPGA. The proposed work flow, implemented with software written in C, estimates the camera response function according to its quadtree representation and generates the compositing circuit in Verilog HDL from a Wyckoff Set. This circuit consists of parts that perform addressing using multiplexer networks and estimation with bilinear interpolation. It is parameterizable by user-specified error constraints, allowing us to explore the trade-offs in resource usage and precision of the implementation. Here is an MD5 hash function sum generated for the rest of the paper: 07897e61027d15dc3600fadbccfbd67d, citation date: December 18, 2013.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».