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Deep Phi s'appuie sur des travaux publiés : masquage structurel, extraction de ROI sans sémantique, super-résolution et rehaussement contraints par la structure. Les publications partagent protocoles et résultats — jamais la formule de φ.
Les masques restent stables sur un large éventail d'images naturelles et de conditions d'acquisition, et capturent la structure au-delà des représentations classiques par contours ou gradients — un signal de guidage générique pour les tâches en aval.
Sur 120 images naturelles (Flickr2K) et le jeu UETT4k-Anti-UAV (30 images), elle atteint 95–99 % de réduction spatiale, dépasse les bases Sobel/Laplacien et égale les approches par entropie de Shannon — avec une meilleure cohérence spatiale.
La version multi-échelle donne des masques plus compacts, moins de régions parasites et une sélection de ROI nettement plus stable selon la taille de fenêtre que les formulations mono-échelle — une extension canonique robuste.
Sur un modèle ×4 en une étape, sur 223 images Flickr2K, le conditionnement par Φ améliore systématiquement la reconstruction face aux bases d'interpolation classiques, agissant comme un prior structurel interprétable — surtout dans les régions à forte complexité structurelle.
Sur 200 images naturelles, 15 méthodes et 4 tailles de fenêtre, la variante CLAHE guidée par φ multi-échelle dépasse, à son échelle optimale, le CLAHE standard de 73,4 %, le CLAHE guidé de 47,9 % et le CLAHE guidé par Sobel de 6,2 %.
Le signal φ garde une corrélation positive à sa référence sous tous les régimes de dégradation ; sur captures réelles Canon/Nikon, PHI-SR montre un avantage perceptuel (LPIPS) sur LIIF — y compris sous dégradations ajoutées, et de façon marquée en infrarouge thermique.
Sur deux environnements visuomoteurs : jusqu'à −75 % de perte de prédiction en données propres ; succès de planification sous bruit porté de 28 % à 44 % (7 réussites sur 25 contre 11 sur 25 — écart non significatif à ce nombre d'essais, p = 0,377) ; sur manipulation bruitée, la baseline passe de 0 % à 4–8 %. L'effet en manipulation propre reste non concluant.
Les publications décrivent le comportement, les protocoles et les résultats. La formule interne de φ n'est pas divulguée — par conception.