Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a reverse projection model for image formation, which is particularly useful for explaining blur. The model is used to develop novel methods for two different applications: removing the effects of blurred occluding objects and recovering the 3D structure of scenes from defocused images. With respect to depth recovery, the model shows that, when out of focus, multiple pixels record light reflected from the same region of the scene, giving rise to a measurable increase in the correlation between such pixels. Having found that increase to be proportional to scene depth, correlation measurements are used to estimate the depth of objects in a scene, giving a new method for the recovery of depth from defocus. In addition, this thesis presents a method by which this and other depth from defocus methods can be made more accurate by evolving the region over which blur is measured. Using an elliptical model for the measurement region, it is shown that a straightforward algorithm can be used to produce more accurate depth estimates near discontinuities in depth and surface orientation. With respect to occluding objects, the reverse projection blur framework is used to model image formation near large discontinuities in depth. This leads to a validated model that describes the way in which light from the foreground and background objects combine on a camera's sensor, and a method for the removal of the contribution of the occluding object. In order facilitate the removal of the occluding object's intensity from single images without user intervention, a method is developed to estimate the parameters necessary to remove this contribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».