Image Invariants to Anisotropic Gaussian Blur
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F19%3A00506779" target="_blank" >RIV/67985556:_____/19:00506779 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20205-7_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20205-7_12</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20205-7_12" target="_blank" >10.1007/978-3-030-20205-7_12</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Image Invariants to Anisotropic Gaussian Blur
Popis výsledku v původním jazyce
The paper presents a new theory of invariants to Gaussian blur. Unlike earlier methods, the blur kernel may be arbitrary oriented, scaled and elongated. Such blurring is a semi-group action in the image space, where the orbits are classes of blur-equivalent images. We propose a non-linear projection operator which extracts blur-insensitive component of the image. The invariants are then formally defined as moments of this component but can be computed directly from the blurred image without an explicit construction of the projections. Image description by the new invariants does not require any prior knowledge of the particular blur kernel shape and does not include any deconvolution. Potential applications are in blur-invariant image recognition and in robust template matching.
Název v anglickém jazyce
Image Invariants to Anisotropic Gaussian Blur
Popis výsledku anglicky
The paper presents a new theory of invariants to Gaussian blur. Unlike earlier methods, the blur kernel may be arbitrary oriented, scaled and elongated. Such blurring is a semi-group action in the image space, where the orbits are classes of blur-equivalent images. We propose a non-linear projection operator which extracts blur-insensitive component of the image. The invariants are then formally defined as moments of this component but can be computed directly from the blurred image without an explicit construction of the projections. Image description by the new invariants does not require any prior knowledge of the particular blur kernel shape and does not include any deconvolution. Potential applications are in blur-invariant image recognition and in robust template matching.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA18-07247S" target="_blank" >GA18-07247S: Metody a algoritmy pro analýzu obrazů vektorových a tenzorových polí</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Image Analysis : 21st Scandinavian Conference, SCIA 2019
ISBN
978-3-030-20204-0
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
140-151
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Norkoping
Datum konání akce
11. 6. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—