Focal Stack Image Compression Based on Basis-Quadtree Representation
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
In this paper, we propose an efficient compression scheme for focal stack images (FoSIs) based on a new basis-quadtree representation. In the new basis-quadtree representation, FoSIs are initially reorganized as co-located block groups in the depth dimension. In each group, selective basis blocks and adaptive quadtree partition are optimized to predict the focused or defocused co-located blocks by intra-group approximation. By solving a joint optimization problem, FoSIs can be efficiently represented by the optimal basis blocks, corresponding quadtree partition and approximation parameters, which will be compressed separately. Then, these basis blocks are stitched into several new frames (basis frames) according to their original locations and partition modes. Basis frames are compressed by our designed encoder, where the intra-group approximation is embedded into the high efficiency video coding (HEVC) encoder. Thus, the redundancies of basis blocks can be further eliminated. Finally, the approximation parameters are refined to suppress the amplified errors caused by introduced compression blur after basis frame coding. The refined parameters are compressed losslessly and multiplexed with the bitstream of the basis frames to ensure the reconstruction quality of FoSIs. Experiments on 12 test sequences demonstrate that the proposed scheme can obtain higher coding performance than the state-of-the-art comparison schemes. Specifically, the proposed scheme achieves up to 5.23 dB PSNR gains and 71.59% bitrate savings over the HEVC baseline scheme on sequences I03 and I05, respectively.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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