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Enregistrement W2740378648 · doi:10.14288/1.0349061

Computational projection display : towards efficient high brightness projection in cinema

2017· article· en· W2740378648 sur OpenAlexaff
Gerwin Damberg

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Imaging Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProjection (relational algebra)Movie theaterComputer graphics (images)Computer scienceComputer visionBrightnessGraphical projectionArtificial intelligenceArtImage (mathematics)Visual artsOpticsPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cinema projectors need to compete with home theater displays in terms of image quality. High frame rate and high spatial resolution as well as stereoscopic 3D are common features today, but even the most advanced cinema projectors lack in-scene contrast and more importantly high peak luminance, both of which are essential perceptual attributes for images to look realistic. At the same time studies on HDR image statistics suggest that the average image intensity in a controlled ambient viewing environment such as cinema can be as low as 1% for cinematic HDR content and does not often exceed 18%, middle gray in photography. Traditional projection systems form images and colours by blocking the source light from a lamp, therefore attenuating on average between 99% and 82% of light before it reaches the screen. This inefficient use of light poses significant challenges for achieving higher peak brightness levels. We propose a new projector architecture built around commercially available components, in which light can be steered to form images. The gain in system efficiency significantly reduces the total cost of ownership of a projector (fewer components and lower operating cost) and at the same time increases peak luminance and improves black level beyond what is practically achievable with incumbent projector technologies. At the heart of this computational display technology is a new projector hardware design using phase-modulation in combination with new optimization algorithms for real-time phase retrieval. Based on this concept we propose and design a full featured projector prototype. To allow for display of legacy SDR as well as high brightness HDR content on light steering projectors we derive perceptually motivated, calibrated tone mapping and colour appearance models. We develop a calibrated optical forward model of the projector hardware and analyse the impact of content mapping parameters and algorithm choices on (light) power requirements.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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