Recognition of Images Degraded by Gaussian Blur

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F16%3A00454335" target="_blank" >RIV/67985556:_____/16:00454335 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TIP.2015.2512108" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TIP.2015.2512108</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TIP.2015.2512108" target="_blank" >10.1109/TIP.2015.2512108</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Recognition of Images Degraded by Gaussian Blur

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we propose a new theory of invariants to Gaussian blur. We introduce a notion of a primordial image as a canonical form of all Gaussian blur-equivalent images. The primordial image is defined in spectral domain by means of projection operators. We prove that the moments of the primordial image are invariant to Gaussian blur and we derive recursive formulas for their direct computation without actually constructing the primordial image itself. We show how to extend their invariance also to image rotation. The application of these invariants is in blur-invariant image comparison and recognition. In the experimental part, we perform an exhaustive comparison with two main competitors: 1) the Zhang distance and 2) the local phase quantization.

Název v anglickém jazyce

Recognition of Images Degraded by Gaussian Blur

Popis výsledku anglicky

In this paper, we propose a new theory of invariants to Gaussian blur. We introduce a notion of a primordial image as a canonical form of all Gaussian blur-equivalent images. The primordial image is defined in spectral domain by means of projection operators. We prove that the moments of the primordial image are invariant to Gaussian blur and we derive recursive formulas for their direct computation without actually constructing the primordial image itself. We show how to extend their invariance also to image rotation. The application of these invariants is in blur-invariant image comparison and recognition. In the experimental part, we perform an exhaustive comparison with two main competitors: 1) the Zhang distance and 2) the local phase quantization.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA15-16928S" target="_blank" >GA15-16928S: Invarianty a adaptivní reprezentace digitálních obrazů</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

IEEE Transactions on Image Processing

ISSN

1057-7149

e-ISSN

—

Svazek periodika

25

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

17

Strana od-do

790-806

Kód UT WoS článku

000364705500008

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84945913608