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Perception of Sound Waves01:01

Perception of Sound Waves

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The human ear is not equally sensitive to all frequencies in the audible range. It may perceive sound waves with the same pressure but different frequencies as having different loudness. Moreover, the perception of sound waves depends on the health of an individual's ears, which decays with age. The health of one's ears may also be affected by regular exposure to loud noises.
The pitch of a sound depends on the frequency and the pressure amplitude of the source. Two sounds of the same...
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Computed Tomography01:10

Computed Tomography

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Tomography refers to imaging by sections. Computed tomography (CT) is a non-invasive imaging technique that uses computers to analyze several cross-sectional X-rays to reveal minute details about structures in the body.
The technique was invented in the 1970s and is based on the principle that as X-rays pass through the body, they are absorbed or reflected at different levels. In the technique, a patient lies on a motorized platform while a computerized axial tomography (CAT) scanner rotates...
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Depth Perception and Spatial Vision01:15

Depth Perception and Spatial Vision

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Depth perception is the ability to perceive objects three-dimensionally. It relies on two types of cues: binocular and monocular. Binocular cues depend on the combination of images from both eyes and how the eyes work together. Since the eyes are in slightly different positions, each eye captures a slightly different image. This disparity between images, known as binocular disparity, helps the brain interpret depth. When the brain compares these images, it determines the distance to an object.
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  • 1Department of Computer Languages and Computer Science, Universidad de Málaga, Spain.

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PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

El ruido degrada significativamente la calidad de la síntesis de la vista 3D de las redes NeX. Una nueva estrategia de consenso que utiliza imágenes denoizadas mejora la relación pico señal-ruido (PSNR) y la medida del índice de similitud estructural (SSIM).

Palabras clave:
Síntesis de la vista en 3DAprendizaje profundoel consensola desnudezruido

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Área de la Ciencia:

  • Visión por computadora
  • Procesamiento de imágenes
  • Aprendizaje profundo

Sus antecedentes:

  • La síntesis de vistas 3D en tiempo real utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) como NeX es crucial para la visión por computadora.
  • Los datos de entrenamiento (fotografías) pueden verse corrompidos por el ruido, lo que afecta la calidad de las vistas 3D sintetizadas.

Objetivo del estudio:

  • Investigar el impacto del ruido en la calidad de la síntesis de visión 3D generada por las redes NeX.
  • Introducir y evaluar una nueva estrategia basada en el consenso para mejorar la calidad de la vista 3D a partir de entradas ruidosas.

Principales métodos:

  • Se examinó el efecto de varios niveles de ruido y escenas en el rendimiento de la red NeX.
  • Desarrolló una estrategia de consenso que involucra a las redes NeX capacitadas en imágenes desinfectadas.
  • Mejoras cuantificadas mediante la medición del índice de similitud estructural (SSIM).

Principales resultados:

  • El ruido degrada significativamente la calidad de imagen de las vistas 3D sintetizadas.
  • La estrategia de consenso propuesta mejora efectivamente la calidad de la imagen, con ganancias de hasta 1.300 dB (PSNR) y 0.032 (SSIM).
  • Las mejoras de rendimiento fueron más pronunciadas cuando se utilizaron imágenes generadas por NeX a partir de entradas ruidosas dentro del marco de consenso.

Conclusiones:

  • El ruido es un factor crítico que afecta la calidad de la síntesis de la vista 3D.
  • El enfoque de desnudez y consenso ofrece un método sólido para mejorar la fidelidad de las vistas 3D sintetizadas, particularmente en condiciones ruidosas.