MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126086265 · doi:10.1109/icassp.1998.678075

Biorthogonal modified coiflet filters for image compression

2002· article· en· W2126086265 sur OpenAlexaff
L.L. Winger, A.N. Venetsanopoulos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorthogonal systemWaveletImage compressionFilter bankWavelet transformBiorthogonal waveletMathematicsAlgorithmFilter (signal processing)Pattern recognition (psychology)Artificial intelligenceDiscrete mathematicsComputer scienceImage (mathematics)Computer visionImage processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The selection of the filter bank in wavelet compression is crucial, affecting the image quality and system design. The biorthogonal coiflet (cooklet) family of wavelet filters has been constructed, and explicit frequency domain formulae have been developed in the Bernstein polynomial basis. We use the Bernstein basis for the frequency domain design and construction of biorthogonal nearly coiflet wavelet bases. In particular, we construct a previously unpublished nearly coiflet 17/11 biorthogonal wavelet filter pair. Key filter quality evaluation metrics due to Villasenor (see IEEE Trans. on Image Proc., vol.4, no.8, p.1053-1060, 1995) demonstrate this filter pair to be well suited for image compression. Comparison is made to the 17/11 biorthogonal coiflet (cooklet), Villasenor 10/18, Odegard 9/7, and classical CDF 9/7 wavelet bases. Simulation results with the SPIHT algorithm due to Said and Pearlman (see IEEE Trans. on Circ. and Systems, vol.6, no.3, p.243-250, 1996), and with our SR/sub SFQ/, confirm that the new 17/11 wavelet basis outperforms the others for still image compression.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetImage and Signal Denoising MethodsTravaux en français237 207