Maximum Entropy Spectral Modeling Approach to Mesopic Tone Mapping
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
Tone mapping algorithms should be informed by accurate color appearance models (CAM) in order that the perceptual fidelity of the rendering is maintained by the tone mapping transformations. Current tone mapping techniques, however, suffer from a lack of good color appearance models for mesopic conditions. There are only a few currently available appearance models suited to the mesopic range, none of which perform very well. In this paper, we evaluate some of the most prominent models available for mesopic and scotopic vision and, in particular, we focus on the iCAM06 model as one of the best-known tone reproduction techniques. We introduce a spectral-based color appearance model for mesopic conditions which can be incorporated in tone reproduction methods. Based on the maximum entropy spectral modeling approach of Clark and Skaff [1], this is a powerful color appearance model which can predict the color appearance under mesopic conditions as well as under photopic conditions. Our model incorporates the CIE system for mesopic photometry, leading to increased accuracy of color appearance model. At low (mesopic) light levels two factors come into play as compared with high light level (photopic) spectral modeling. The first is that image noise becomes significant. The Clark and Skaff model treats the noise as an inherent part of the modeling process, and an estimate of the noise level sets the tradeoff between the consistency of the solution with the measurements and the spectral smoothing imposed by the maximum entropy constraint. The second factor in mesopic vision is that both the rod and the cone systems are active, requiring a modification to the sensor model. The relative contribution of the rod and cone systems is dependent on the overall light level in this regime, and our approach is adaptive in this sense. We present several experiments comparing the performance of our tone mapping approach with that of the existing methods, showing that the proposed method works very well in this regard, and also demonstrates the potential of our model to become a part of wide-range tone mapping systems.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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