A general framework for the design of stack filters using the L/sub p/ norm objective function
Notice bibliographique
Résumé
It has been thought for some time now that the design of stack filters using the L/sub p/ norm is mathematically intractable. This paper, for the first time, addresses the problem of designing optimal stack filters by employing an L/sub p/ norm of the error between the desired signal and the estimated one. It is shown that the L/sub p/ norm can be expressed as a linear function of the decision errors at the binary levels of the filter. Thus, an L/sub p/-optimal stack filter can be obtained as a solution of a linear program. The conventional design of using the mean absolute error (MAE), therefore, becomes a special case of the general, L/sub p/ norm based design, developed here. The conventional MAE design of an important subclass of stack filters, the weighted order statistic filters, is also extended to the L/sub p/ norm-based design. By considering a typical application of restoring images corrupted with impulsive noise, several design examples are presented, to illustrate that the L/sub p/-optimal stack filters with p/spl ges/2 can provide a far superior performance in terms of their capability of removing impulsive noise, compared to that achieved by using the conventional minimum MAE stack filters.
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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 | 0,000 | 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 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 ».