3D Non-separable Moment Invariants

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00575788" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00575788 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44237-7_28" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44237-7_28</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44237-7_28" target="_blank" >10.1007/978-3-031-44237-7_28</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

3D Non-separable Moment Invariants

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper, we introduce new 3D rotation moment invariants, which are composed of non-separable Appell moments. The Appell moments can be substituted directly into the 3D rotation invariants instead of the geometric moments without violating their invariance. We show that non-separable moments may outperform the separable ones in terms of recognition power and robustness thanks to a better distribution of their zero surfaces over the image space. We test the numerical properties and discrimination power of the proposed invariants on three real datasets – MRI images of human brain, 3D scans of statues, and confocal microscope images of worms.

Název v anglickém jazyce

3D Non-separable Moment Invariants

Popis výsledku anglicky

In this paper, we introduce new 3D rotation moment invariants, which are composed of non-separable Appell moments. The Appell moments can be substituted directly into the 3D rotation invariants instead of the geometric moments without violating their invariance. We show that non-separable moments may outperform the separable ones in terms of recognition power and robustness thanks to a better distribution of their zero surfaces over the image space. We test the numerical properties and discrimination power of the proposed invariants on three real datasets – MRI images of human brain, 3D scans of statues, and confocal microscope images of worms.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20206 - Computer hardware and architecture

Projekt

<a href="/cs/project/GA21-03921S" target="_blank" >GA21-03921S: Inverzní problémy ve zpracování obrazu</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Computer Analysis of Images and Patterns. CAIP 2023

ISBN

978-3-031-44236-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

295-305

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Limassol

Datum konání akce

25. 9. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—