The use of orthogonal moments in image processing
Project goals
The topic of this project is to develop efficient algorithms for robust image description and for recovering a clear image from its degraded version. By means of moment theory, we demonstrate the original image reconstruction from its blurry copy with the convolution model. The first phase of the project involves an analytical representation of motion blur in moment domain which leads to estimation of its parameters. This approach paves the way to derive a new method for image deblurring. The second phase consists of the description of the blur model in polar coordinates instead of Cartesian ones by defining the concept of polar convolution. This can be another solution of deblurring using any radial set of moments. The final phase gives a new interpretation of blur model based on the multiplicative convolution. This concept can describe the camera motion blur along the optical axis. Easy and stable image deconvolution in moment domain is the main advantage of this model.
Keywords
Image analysisblurringdeconvolutionimage momentsorthogonal moments
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Junior Grants
Call for proposals
Juniorské granty 4 (SGA0201800002)
Main participants
Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
18-26018Y
Alternative language
Project name in Czech
Použití ortogonálních momentů ve zpracování obrazu
Annotation in Czech
Projekt se zabývá vývojem efektivních algoritmů pro popis digitálních snímků a pro odstranění poškození obrazu. Pomocí teorie momentů dokážeme odstranit rozmazání obrázku, které splňuje konvoluční model. V první fázi projektu zavedeme analytický popis rozmazání pohybem v momentové reprezentaci, pomocí kterého lze odhadnout parametry pohybu. Tímto způsobem je možné odvodit novou metodu na odstranění rozmazání. Ve druhé fázi projektu zavedeme pojem polární konvoluce a formulujeme model rozmazání v polárních souřadnicích, namísto kartézských. Odstranění rozmazání pak lze provést pomocí libovolné množiny radiálních momentů. V poslední části popíšeme rozmazání pomocí multiplikativní konvoluce, která umožní popsat změnu měřítka obrazu při pohybu kamery podél optické osy. Hlavní výhodou tohoto přístupu je snadná a stabilní dekonvoluce obrazu pomocí momentové reprezentace obrazu.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
OECD FORD - main branch
20204 - Robotics and automatic control
OECD FORD - secondary branch
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - another secondary branch
—
AF - Documentation, librarianship, work with information
BC - Theory and management systems
BD - Information theory
IN - Informatics
JD - Use of computers, robotics and its application
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The project is devoted to the fundamental research in image components recognition important in many different applications. Results correspond with project goals. Project has an interdisciplinary impact and its results were published in prestigeous journals and presented at important conferences. Financial support was used in the correspondence with project goals.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2018
Realization period - end
Dec 31, 2021
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Apr 1, 2021
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP22-GA0-GJ-U
Data delivery date
Jun 29, 2022
Finance
Total approved costs
3,602 thou. CZK
Public financial support
3,602 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
3 602 CZK thou.
Public support
3 602 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
OECD FORD
Robotics and automatic control
Solution period
01. 01. 2018 - 31. 12. 2021