Characterization of Gain Enhanced In-Field Defects in Digital Imagers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The quality of images produced by a digital imager is degraded by the presence of defects, mainly hot pixels, which develop continuously during the imager's lifetime. We previously studied the spatial and temporal distributions of these defects (at ISO 400) and concluded that they most likely result from random radiation and are not material related. With the advancement in imaging technology, the noise level at high ISO had been overcome and new cameras have a wider ISO range (ISO 100-6400). ISO gain is applied to all pixels, good or defective; thus defect parameters get amplified, causing defects to become more visible at high ISO settings. Preliminary defect identification with high ISO has revealed 2 to 3 times more defects at ISO 1600 compared to the standard ISO 400 setting. Amplification of the defect parameters causes defects to become more distinguishable relative to the background noise level. In fact, by measuring the distribution of defect parameters, our experiment results suggest that 2-3% of the faulty pixels behave as stuck-high defects at ISO 1600. With more defects found at higher ISO, we gain a more complete map of defects from each sensor and thus improve our statistical analysis of the spatial and temporal defect distributions. Our current results show that although more defects were found in the tested sensors, the defects are very small and not clustered, pointing to a random defect source rather than a material related one.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle