Noise estimation in a noise-adjusted principal component transformation and hyperspectral image restoration
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
We apply a noise-adjusted principal component transformation (NAPCT) to an Earth Observing 1 (EO-1) Hyperion image whose noise structure is typically unknown. In this paper, we propose to simulate and estimate the noise covariance structure of either a body of water, such as an ocean or lake, or a horizontal piece-wise delineation along a spatially homogeneous area. The effect is compared to that of the near-neighbor difference method utilized in some of the literature. A strategy is proposed of efficiently and accurately locating the noisy bands, particularly the striping bands and the striping columns. It automates the task of manual examination of each band and is particularly useful for hyperspectral data. We illustrate algorithmically that the implementation of NAPCT can be achieved by application of the procedure in linear discriminant analysis (LDA). The resultant images of NAPCT are compared to those from standard principal component transformation (PCT). By using the first 10 NAPCT bands (almost striping and noise free), which explain 99.8% of total data variability, we can reproject the NAPCT image back onto the original spectral space for visualization and image enhancement. The quality of the restored hyperspectral image is greatly improved.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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