Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider a natural paradigm for lifting of crisp-set binary filters to fuzzy filters for hardware implementation and process the gray-scale realizations of binary images as [0,1]-valued fuzzy binary images. We present the implementation of the filtering algorithms for smoothing, peak detection and edge detection of such fuzzy images using the Xilinx Virtex series of FPGA for real-time processing of image sequences. The erosion filter forms the core for all of the filtering algorithms and the dilation filter itself is implemented as a function of the erosion filter. Smoothing is achieved using fuzzy opening of the input image using the user defined fuzzy structuring element. A fuzzy top-hat transform is used for peak detection. As opposed to gray-scale top-hat, which detects only the narrow peaks, the fuzzy top-hat is shown to detect both the narrow as well as wide peaks within the same image. Edge detection algorithm uses the fuzzy morphological gradient wherein the set minus operation has been performed between the dilated and the eroded images. Pipelined architectures are used for the erosion filter design and the use of flops has been maximized to achieve a high clock rate. The throughput measurements and the results generated by the implemented filters are also presented.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».