The lightspace change constraint equation (LCCE) with practical application to estimation of the projectivity+gain transformation between multiple pictures of the same subject matter
Notice bibliographique
Résumé
For many years, the brightness constancy constraint equation (BCCE) has been used for optical flow and related computer vision computations. However, almost all cameras have some kind of automatic exposure feature such as automatic gain control (AGC), so that the overall exposure level of the image varies as the camera is aimed at brighter or darker portions of a scene. Moreover, because most cameras have some kind of unknown nonlinear response function, the change due to AGC cannot be captured by merely applying a multiplicative constant to the pixels of each image. We propose, therefore, a lightspace change constraint equation (LCCE) that accounts for exposure change (AGC) together with the nonlinear response function of the camera. The response function can be automatically "learned" by an intelligent image processing system presented with differently exposed captures of the same subject matter in overlapping regions of registered images. Most importantly, a logarithmic lightspace change constraint equation (LLCCE) is shown to have a very simple mathematical formulation. The LCCE (and log LCCE) is applied to the estimation of the projective coordinate transformation between pairs of images in a sequence, and is compared with examples where the BCCE fails.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».