Le rendu en demi-ton avec sensibilité à la structure
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire nous allons présenter une méthode de diffusion dâerreur originale qui peut reconstruire des images en demi-ton qui plaisent à lâÅil. Cette méthode préserve des détails ï¬ns et des structures visuellement identiï¬ables présentes dans lâimage originale.\nNous allons tout dâabord présenter et analyser quelques travaux précédents aï¬n de montrer certains problèmes principaux du rendu en demi-ton, et nous allons expliquer pourquoi nous avons décidé dâutiliser un algorithme de diffusion dâerreur pour résoudre ces problèmes. Puis nous allons présenter la méthode proposée qui est conceptuellement simple et efï¬cace. Lâimage originale est analysée, et son contenu fréquentiel est détecté. Les composantes principales du contenu fréquentiel (la fréquence, lâorientation et le contraste) sont utilisées comme des indices dans un tableau de recherche aï¬n de modiï¬er la méthode de diffusion dâerreur standard. Le tableau de recherche est établi dans un étape de pré-calcul et la modiï¬cation est composée par la modulation de seuil et la variation des coefï¬cients de diffusion.\nEnsuite le système en entier est calibré de façon à ce que ces images reconstruites\nsoient visuellement proches dâimages originales (des aplats dâintensité constante, des aplats contenant des ondes sinusoïdales avec des fréquences, des orientations et des\nconstrastes différents).\nFinalement nous allons comparer et analyser des résultats obtenus par la méthode proposée et des travaux précédents, et démontrer que la méthode proposée est capable de reconstruire des images en demi-ton de haute qualité (qui préservent des structures)\navec un traitement de temps très faible.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".