Photon Detection and Color Perception at Low Light Levels
Notice bibliographique
Résumé
Working under low light conditions is of particular interest in machine vision applications such as night vision, tone-mapping techniques, low-light imaging, photography, and surveillance cameras. This work aims at investigating the perception of color at low light situations imposed by physical principles governing photon emission. The impact of the probabilistic nature of photon emission on our color perception becomes more significant at low light levels. In this regard, physical principles are leveraged to develop a framework to take into account the effects of low light level on color vision. Results of this study shows that the normalized spectral power distribution of light changes with light intensity and becomes more uncertain at low light situation as a result of which the uncertainty of color perception increases. Furthermore, a color patch at low light levels give rise to uncertain color measurements whose chromaticities form an elliptic shape inside the chromaticity diagram around the high intensity chromaticity of the color patch. The size of these ellipses is a function of the light intensity and the chromaticity of color patches however the orientation of the ellipses depends only on the patch chromaticity and not on the light level. Moreover, the results of this work indicate that the spectral composition of light is a determining factor in the size and orientation of the ellipses. The elliptic shape of measured samples is a result of the Poisson distribution governing photon emission together with the form of human cone spectral sensitivity functions and can partly explain the elliptic shape of MacAdam ellipses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».