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Enregistrement W2052327503 · doi:10.1134/s1063778808050049

Edge-detection algorithm based on DCT continuous extension technique

2008· article· en· W2052327503 sur OpenAlexaff
David Asatryan, J. Patera

Notice bibliographique

RevuePhysics of Atomic Nuclei · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscrete cosine transformDiscrete sine transformAlgorithmExtension (predicate logic)Discrete Fourier transform (general)Canny edge detectorTrigonometric functionsFourier transformDiscrete spectrumSet (abstract data type)Edge detectionImage (mathematics)Image processingPhysicsComputer scienceMathematical analysisArtificial intelligenceFourier analysisMathematicsFractional Fourier transformGeometryEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new computational approach to the edge-detection problem, based on the continuous extension of discrete cosine transform (CEDCT) technique is proposed. This technique has some attractive properties, and other things being equal, it has more precise results than the usual discrete Fourier or discrete cosine transforms, especially at the intermediate points. That is why this technique allows one to estimate numerically a finite number of a derivatives of a discrete set of multidimensional points, using some specified properties of CEDCT. Because of using the spectrum of a given set of points, this approach is applicable to a wide area of signal-and image-processing problems. The results obtained by the proposed approach are compared with the well-known and widely used Canny algorithm. Some 1D and 2D numerical examples are given.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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