A Standardized Workflow for Illumination-Invariant Image Extraction
Notice bibliographique
Résumé
The illumination-invariant image is a useful intrinsic feature latent in colour image data. The idea in forming an illumination invariant is to postprocess input image data by forming a logarithm of a set of chromaticity coordinates, and then project the resulting 2-dimensional data in a direction orthogonal to a special direction, characteristic of each camera, that best describes the effect of lighting change. Lighting change is approximately simply a straight line in the log-chromaticity domain; thus, forming a greyscale projection orthogonal to this line generates an image which is approximately independent of the illuminant, at every pixel. One application has been to effectively remove shadows from images. But a problem, addressed here, is that the direction in which to project is camera-dependent. Moreover, preprocessing with a spectral sharpening transform to linearly transform the sensor curves to more narrowband ones greatly improves shadow attenuation, but sharpening is also camera-dependent and we may not have information on the camera. So here we take a simpler approach and assume that every input image consists of data in the standardized sRGB colour space. Previously, this assumption has led to the suggestion that the built-in mapping of sRGB to XYZ tristimulus values could be used by going on to sharpen the resulting XYZ and then seeking for an invariant. Instead, here we sharpen the sRGB directly and show that performance is substantially improved this way. This approach leads to a standardized sharpening matrix for any input image and a fixed projection angle as well. Results are shown to be satisfactory, without any knowledge of camera characteristics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,044 |
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 ».