Color and luminance correction and calibration system for LED video screens
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».