Physical significance of measurements in images
Notice bibliographique
Résumé
In mathematical morphology, images are represented with sets. On binary images, sets delineate portions in the image plane, creating binary shapes. Measurements can be done on these shapes. It has been demonstrated that, for digital images, there exist very few basic measurements. These measurements, along with image transformations, generate all the possible measurements that can be done on an image. For binary images, all the measurements are based on the area, perimeter and connectivity number (number of connected components minus the number of holes inside them). Gray-tone images can also be modeled as 3-D sets. However the 5-D space is not homogeneous: units along the image plane are not the same as those on the intensity axis. This causes problems because not all the basic measurements are physically valid. The basic measurements on gray-tone images are the volume, surface, norm (or mean curvature) and the connectivity number. In this paper, we present a criterion to assess the physical validity of the basic measurements. This allows us to further limit the number of useful basic measurements. On gray-tone images, these are the volume and the connectivity number. We illustrate our findings with an experiment using physically valid and invalid measurements. These measurements are applied to texture characterization and segmentation. We study the behavior of these measurements under illumination changes. We show that a physically invalid measurement gives erratic answers under such circumstances. This has important consequences on the robustness of image analysis algorithms.>
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».