Cancellation of image crosstalk in time-sequential displays of stereoscopic video
Notice bibliographique
Résumé
Stereoscopic visualization systems based on liquid crystal shutter (LCS) eyewear and cathode-ray tube (CRT) displays provide today the best overall quality of three-dimensional (3-D) images and therefore have a dominant position in commercial as well as professional markets. Due to the CRT and LCS characteristics, however, such systems suffer from perceptual crosstalk ("shadows") at object boundaries that can reduce, and at times inhibit, the ability to perceive depth. In this paper, we propose a method to reduce such crosstalk. We present a simple model for intensity leak, we assess model parameters for a time-sequential LCS/CRT system and we propose a computationally efficient algorithm to eliminate the crosstalk. Since the full crosstalk elimination implies an unacceptable image degradation (reduction of contrast), we study the tradeoff between crosstalk elimination and image contrast. We describe experiments on synthetic and natural stereoscopic images and we discuss informal subjective viewing of processed images. Overall, the viewer response has been very positive; 3-D perception of many objects became either much easier or even effortless. Since the proposed algorithm can be easily implemented in real time (only linear scaling and table look-up are needed), we believe that it can be successfully used today in various stereoscopic applications suffering from image crosstalk. This is particularly true for PC-based 3-D viewing where the algorithm can be executed by the CPU or by an advanced graphics board.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».