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Enregistrement W2528330729 · doi:10.1109/tcsvt.2016.2615328

All-In-Focus Synthetic Aperture Imaging Using Image Matting

2016· article· en· W2528330729 sur OpenAlexafffund
Zhao Pei, Xida Chen, Yee‐Hong Yang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesUniversity of Alberta
Mots-clésFocus (optics)Computer visionComputer scienceArtificial intelligenceSynthetic aperture radarImage (mathematics)Medical imagingOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Seeing through” occluders is one of the most important effects that can be achieved with synthetic aperture imaging. As well, the occlusion problem, a challenging task for many computer vision applications, can be easily handled. Synthetic aperture imaging takes advantage of the property that only objects on the focal plane are sharp. The resulting image that is obtained by averaging images from different views consists of blurry objects away from the focal plane and sharp objects on the focal plane. Removing the blurriness caused by defocusing in synthetic aperture images to achieve an all-in-focus “seeing through” image is a challenging research problem. In this paper, we propose a novel method to improve the image quality of synthetic aperture imaging using image matting via energy minimization by estimating the foreground and the background. In particular, we first estimate the out-of-focus region by focusing on the background objects in each camera view using energy minimization. Next, we utilize a labeling method to create a sharp “see through” synthetic aperture image of the hidden objects. Then, image matting is used to extract the alpha matte of the hidden objects. Finally, by compositing the hidden objects with the estimated background regions, a sharp “see through” synthetic aperture image is created. The experimental results show that the proposed method outperforms the traditional synthetic aperture imaging method [1] as well as its improved versions [2]-[4], which simply dim and blur the area in the image that is out of focus, and a recent all-in-focus method [5]. We show that both the occluded objects and the background can be combined using our method to create a sharp synthetic aperture image.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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