【摘 要】
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本篇文章的工作是基于Provenzietal.,2016[1]—文,并且是其工作的延续,旨在寻找一种针对未处理的自然图片的优良转换,并希望这种转换能够最大程度地提升自然图片空间-色彩协
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本篇文章的工作是基于Provenzietal.,2016[1]—文,并且是其工作的延续,旨在寻找一种针对未处理的自然图片的优良转换,并希望这种转换能够最大程度地提升自然图片空间-色彩协方差矩阵族(spatio-chromatic covariance matrices)的可交换性(commutativity)。本文主要着眼于一类转换,Michaelis-Menten公式,(?),并且利用两种技术:协方差分析(analysis of covariance)和矩阵的同时对角化技术(joint diagonal-ization)量化矩阵族“可交换”的程度。并且,本文还提出了一种新的复合指标,带惩罚的F统计量(penalized F-statistic)。此指标将数据中的噪声水平考虑在内,并利用这一新的性能避免了平凡解的出现,即,分段常数转换。本文指出对于Michaelis-Menten转换公式,当公式参数γ = 0.2和0.3,可带来较优良的转换效果。
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