Novel embedded image coding algorithms based on wavelet difference reduction
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Wavelet difference reduction (WDR) has recently been proposed as a method for efficient embedded image coding. In this paper, the WDR algorithm is analysed and four new techniques are proposed to either reduce its complexity or improve its rate distortion (RD) performance. The first technique, dubbed modified WDR-A (MWDR-A), focuses on improving the efficiency of the arithmetic coding (AC) stage of the WDR. Based on experiments with the statistics of the output symbol sequence, it is shown that the symbols can either be arithmetic coded under different contexts or output without AC. In the second technique, MWDR-B, the AC stage is dropped from the coder. By employing MWDR-B, up to 20% of coding time can be saved without sacrificing the RD performance, when compared to WDR. The third technique focuses on the improvement of RD performance using context modelling. A low-complexity context model is proposed to exploit the statistical dependency among the wavelet coefficients. This technique is termed context-modelled WDR (CM-WDR), and acts without the AC stage to improve the RD performance by up to 1.5 dB over WDR on a set of test images, at various bit rates. The fourth technique combines CM-WDR with AC and achieves a 0.2 dB improvement over CM-WDR in terms of PSNR. The proposed techniques retain all the features of WDR, including low complexity, region-of-interest capability, and embeddedness.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle