Gaussian-Wiener Representation and Hierarchical Coding Scheme for Focal Stack Images
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
Focal stack images (FoSIs) are a set of 2D images that captured one scene with serial focal depths. The redundancies of FoSIs mainly come from gradual focused depths changes rather than motion of objects. Conventional coding schemes cannot fully exploit such redundancies, leading to coding inefficiency. In this paper, we propose a new Gaussian-Wiener representation to model the gradual focused depths changes among FoSIs. In the representation, image degradation-restoration relations are utilized to describe the focus-defocus changing characteristics of FoSIs. Based on this representation, we propose a new hierarchical coding scheme for fully exploiting the inter-frame redundancies of FoSIs. In the scheme, a Gaussian-Wiener representation based inter prediction (GWR-IP) is presented by embedding Gaussian convolution and Wiener deconvolution into normal video encoder. Block-wise focus-defocus changing of FoSIs can be predicted in bi-directional manner by solving optimization problem. For higher coding efficiency, a Gaussian-Wiener representation based hierarchical prediction structure (GWR-HPS) is also designed and applied in the coding scheme. The proposed coding scheme is performed on 10 test sequences, including 5 synthetic scenes and 5 realistic scenes. Experimental results show that proposed coding scheme can obtain 2.640 dB PSNR gains and 51.830% bitrate savings on average of all test sequences in Low Delay P configuration, 2.123 dB PSNR gains and 43.975% bitrate savings in Low Delay B configuration, and 1.044 dB PSNR gains and 26.078% bitrate savings in Random Access configuration. Particularly, it achieves up to 65.544% bit rate savings and 3.901 dB PSNR increments for test sequence I09 in Low Delay P configuration. Furthermore, ablation test demonstrates that Gaussian representation contributes more on coding performance than Wiener representation and GWR-HPS.
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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 | 0,000 |
| 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