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Enregistrement W2403070934 · doi:10.2352/cgiv.2004.2.1.art00060

Improved CFA Interpolation Approach

2004· article· en· W2403070934 sur OpenAlexaff
Konstantinos N. Plataniotis, Dimitrios Hatzinakos, Bogdan Smołka

Notice bibliographique

RevueConference on Colour in Graphics Imaging and Vision · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensEssays on Canadian WritingUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemosaicingBilinear interpolationInterpolation (computer graphics)Color filter arrayArtificial intelligenceComputer visionComputer scienceEnhanced Data Rates for GSM EvolutionImage scalingStairstep interpolationColor differenceNearest-neighbor interpolationBicubic interpolationMultivariate interpolationColor imageAlgorithmImage (mathematics)Color gelImage processingLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new color filter array (CFA) interpolation method for digital still cameras is introduced. Building on the computed edge-sensing map and a refined color difference model, a new correlation-correction algorithm is introduced. Due to edge-sensing interpolation mechanism and correction steps performed for each color channel, the proposed interpolation scheme is able to overcome the limitations of existing CFA based image acquisition solutions and restore color images without introducing false colors, edge blurring or visual artifacts. Moreover, the proposed method is described in a novel vector notation, which readily unifies previously developed schemes. Simulation studies indicate that the proposed method is computationally efficient and yields excellent performance, in terms of subjective and objective image quality measures, while outperforming well-known and widely used CFA interpolation methods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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