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Enregistrement W2109358895 · doi:10.1109/mwscas.2007.4488589

Masked nearly-orthogonal wavelet-based image compression and its application to medical imaging

2007· article· en· W2109358895 sur OpenAlexafffund
Lakshmi Sugavaneswaran, M. N. S. Swamy, Chunyan Wang

Notice bibliographique

RevueConference proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésWaveletBiorthogonal systemImage compressionArtificial intelligenceComputer scienceWavelet transformHuman visual system modelBiorthogonal waveletComputer visionTransformation (genetics)Data compressionWavelet packet decompositionSet partitioning in hierarchical treesCompression (physics)Pattern recognition (psychology)Discrete wavelet transformImage (mathematics)Image processingMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A perceptual non-expansive image compression scheme using the nearly-orthogonal wavelets is presented in this paper. The proposed approach differs from the conventional design scheme by incorporating the human visual system characteristics directly in each sub-band of the wavelet decomposed image. The enhancement in the visual quality of the reconstructed image is achieved by using the proposed contrast sensitivity function masking at each decomposition level during wavelet transformation phase in the compression system. The recently explored biorthogonal nearly coiflet wavelet is used to achieve an improvement in the compression performance for low and medium bit rate applications. Extensive simulations are carried out using the proposed approach and the results compared with those of some of the existing techniques.

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)0,002
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 enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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