An Efficient Compression Scheme for Colour Filter Array Images Using Estimated Colour Differences
Notice bibliographique
Résumé
Most consumer digital cameras capture colour images using a single light sensor and a colour filter array (CFA). The CFA allows only one colour of light (red, green, or blue) to reach the sensor at each pixel location. This results in a mosaic image being captured, where either a red, green or blue sample is captured at each location. The two missing colours must be interpolated from the surrounding samples in a process called demosaicking. The conventional approach to performing compression in these cameras is to first perform demosaicking and then compress the resulting full colour image with standard methods. However, recent work has attempted to compress the raw data captured by the sensor, with demosaicking being performed later. One challenge with this method (compression before demosaicking) is exploiting the correlation between the red, green and blue colour planes. Existing methods have used a modified YCbCr colour space conversion which is applied to groups of RGB samples captured at adjacent pixel locations. This results in poor performance around edges, where there is much lower correlation between the RGB samples. In this paper, we propose a new method of exploiting correlation between RGB samples when compressing CFA images. We use a 2D 5times5 linear filter to estimate the green value at each location where a red or blue sample is captured. We then compress the captured green samples, and two "chrominance" planes, which are obtained by taking the difference between the captured red and blue samples and the estimated green value at the same location. This results in much smoother chrominance signals than the modified YCbCr conversion used in previous work. Simulation results show that for different images, the proposed method results in bit rate reductions between 12-25% relative to the previous modified YCbCr conversion when compressing CFA images with JPEG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».