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Enregistrement W2073925482 · doi:10.1109/mwscas.2013.6674864

Low-pass filtering aiming at noise generated in a contrast enhancement

2013· article· en· W2073925482 sur OpenAlexaff
Chunyan Wang, Badrun Nahar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Enhancement Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothingPixelComputer scienceHistogram equalizationArtificial intelligenceNoise (video)Computer visionHistogramBilateral filterAdaptive histogram equalizationBinary imageEdge enhancementEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComputationProcess (computing)Contrast (vision)Image (mathematics)AlgorithmImage enhancementImage processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a low-pass filtering process aiming at removing noise and artifacts generated by histogram equalization, while preserving the image signal variations. The filtering is made to provide different levels of smoothing strength by means of cascading stages of simple low-pass filters. A weak smoothing given by the first stage is applied to all the pixels, including those in edge regions, and the pixels located in the flattest regions are processed successively by all the filtering stages to get the strongest smoothing. A binary mask is used in each stage, except the first one, in order to shield pixels in non-homogeneous regions from over-smoothing. Simple algorithms are developed to generate the masks from the input image. The results of the simulation demonstrated that the proposed filtering leads to a good quality of the contrast enhancement in varieties of images and requires a low computation complexity.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,809

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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