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Enregistrement W2077159718 · doi:10.1142/s0129156408005710

3D DECONVOLUTION OF VIBRATION CORRUPTED HYPERSPECTRAL IMAGES

2008· article· en· W2077159718 sur OpenAlexafffund
Anne Webster, M.R. Davenport, Jean-Pierre Ardouin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of High Speed Electronics and Systems · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRemote-Sensing Image Classification
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésHyperspectral imagingDeconvolutionDimension (graph theory)PixelMathematicsArtificial intelligencePosition (finance)Point (geometry)Track (disk drive)VibrationAlgorithmPattern recognition (psychology)Computer sciencePhysicsAcousticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a hyperspectral deconvolution algorithm that sharpens the spectral dimension in addition to the more usual across-track and along-track dimensions. Using an individual three-dimensional model for each pixel's point spread function, the algorithm iteratively applies maximum likelihood criteria to reveal previously hidden features in the spatial and spectral dimensions. Of necessity, our solution is adaptive to unreported across-track and along-track vibrations with amplitudes smaller than the ground sampling distance. We sense and correct these vibrations using a combination of maximum likelihood deconvolution and gradient descent registration that maximizes statistical correlations over many bands. Test panels in real hyperspectral imagery show significant improvement when locations are corrected. Tests on simulated imagery show that the precision of relative corrected positions improves by about a factor of two.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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