Color and luminance correction and calibration system for LED video screens
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
Recent years have seen a surge in the popularity of Light emitting diode (LED) video screens, which have come to be a critical part of how the world of show business and corporate events are seen by their audiences. LED video screens are bright, visually attractive, can stand severe weather conditions, and consume far less power than CRT technology. In LED screens technology, pixels are composed of three primary LED colors: red, green, and blue (RGB). Using the primary colored LEDs provide the ability to generate variety of color hues, saturations and values. However, the RGB LEDs in the screen's pixels have different luminance and color due to the LEDs themselves. These differences seriously destroy the white balance of the LED pixels and modules, and make the picture color aberration, blotchy and patchy. To overcome these problems, different techniques and methodologies has been proposed in the literature. The main drawbacks of these techniques are the cost-effectiveness in the sense they provide mediocre resolution. In this thesis, a new and cost-effective methodology and technique is proposed to correct the color and the luminance of LED video screens while maintaining a high quality and high resolution image display. Also, a new developed algorithm is proposed to fit different color and brightness calibration purposes. The proposed algorithm is based on the CIE Commission Internationale de l'Eclairage standards. The technique and methodology have been implemented, in collaboration with LSI SACO Technologies Inc., using fully automated robotic spectrometer system and achieved the targeted goals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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