Nature-inspired color-filter array for enhancing the quality of images
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the rendering of images with a new mosaic/color-filter array (CFA) called the Burtoni mosaic. This mosaic is derived from the retina of the African cichlid fish Astatotilapia burtoni. To evaluate the effect of the Burtoni mosaic on the quality of the rendered images, we use two quality measures in the Fourier domain, which are the resolution error and the aliasing error. Conversely to many approaches that use demosaicing algorithms to assess the quality of the reconstruction of images by a CFA, no demosaicing algorithm is used in our model, which makes it independent of such algorithms. We also use 11 semantic sets of color images in order to highlight the image classes that are well fitted for the Burtoni mosaic in the process of image acquisition. We have compared the Burtoni mosaic with the Bayer CFA and with an optimal CFA proposed by Hao et al. Experiments have shown that the Burtoni mosaic gives the best performances for images of nine semantic sets, which are the high frequency, aerial, indoor, face, aquatic, bright, dark, step, and line classes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».