Chromatic aberration correction: an enhancement to the calibration of low‐cost digital dermoscopes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: We present a method for calibrating low-cost digital dermoscopes that corrects for color and inconsistent lighting and also corrects for chromatic aberration. Chromatic aberration is a form of radial distortion that often occurs in inexpensive digital dermoscopes and creates red and blue halo-like effects on edges. Being radial in nature, distortions due to chromatic aberration are not constant across the image, but rather vary in both magnitude and direction. As a result, distortions are not only visually distracting but could also mislead automated characterization techniques. METHODS: Two low-cost dermoscopes, based on different consumer-grade cameras, were tested. Color is corrected by imaging a reference and applying singular value decomposition to determine the transformation required to ensure accurate color reproduction. Lighting is corrected by imaging a uniform surface and creating lighting correction maps. Chromatic aberration is corrected using a second-order radial distortion model. RESULTS: Our results for color and lighting calibration are consistent with previously published results, while distortions due to chromatic aberration can be reduced by 42-47% in the two systems considered. CONCLUSION: The disadvantages of inexpensive dermoscopy can be quickly substantially mitigated with a suitable calibration procedure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle