All-In-Focus Synthetic Aperture Imaging Using Image Matting
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
“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.
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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 | 0,000 |
| 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 découle