Light Field Super-Resolution Using Edge-Preserved Graph-Based Regularization
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
The light field information would be captured through light field cameras and in different directions regarding 3D image view recordings. In this paper, in order to increase the spatio-angular super-resolution quality and to decrease the reconstruction error regarding the light field information, we use a graph-based light field super-resolution strategy. Accordingly, in order to apply the complementary data in the light field views, we use a graph regularizer for the total recovery of the information and an edge-preserving technique that represents an isometry between curves in the 2D manifold and 5D space of the RGB image views. Moreover, the reconstruction of the light field information is based on applying the alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm. Accordingly, a recent enhanced ADMM model has been used in this paper which is denominated as “Plug-and-Play” and permits the user to plug an image reconstruction technique and a denoising methodology as the first and second sub-problems respectively. On that account, we would be able to resolve the light field super-resolution problem considering the graph-based light field structure as the first sub-problem and the edge-preserving technique as the denoising methodology. Consequently, by applying the proposed super-resolution strategy, the super-resolved light field outcome would be more favorable in terms of visual quality and reconstruction errors in comparison with other state-of-the-art methodologies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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