Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fast Motion Deblurring for Feature Detection and Matching Using Inertial Measurements

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F18%3A00327981" target="_blank" >RIV/68407700:21230/18:00327981 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICPR.2018.8546041" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICPR.2018.8546041</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICPR.2018.8546041" target="_blank" >10.1109/ICPR.2018.8546041</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fast Motion Deblurring for Feature Detection and Matching Using Inertial Measurements

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Many computer vision and image processing applications rely on local features. It is well-known that motion blur decreases the performance of traditional feature detectors and descriptors. We propose an inertial-based deblurring method for improving the robustness of existing feature detectors and descriptors against the motion blur. Unlike most deblurring algorithms, the method can handle spatially-variant blur and rolling shutter distortion. Furthermore, it is capable of running in real-time contrary to state-of-the-art algorithms. The limitations of inertial-based blur estimation are taken into account by validating the blur estimates using image data. The evaluation shows that when the method is used with traditional feature detector and descriptor, it increases the number of detected keypoints, provides higher repeatability and improves the localization accuracy. We also demonstrate that such features will lead to more accurate and complete reconstructions when used in the application of 3D visual reconstruction.

  • Název v anglickém jazyce

    Fast Motion Deblurring for Feature Detection and Matching Using Inertial Measurements

  • Popis výsledku anglicky

    Many computer vision and image processing applications rely on local features. It is well-known that motion blur decreases the performance of traditional feature detectors and descriptors. We propose an inertial-based deblurring method for improving the robustness of existing feature detectors and descriptors against the motion blur. Unlike most deblurring algorithms, the method can handle spatially-variant blur and rolling shutter distortion. Furthermore, it is capable of running in real-time contrary to state-of-the-art algorithms. The limitations of inertial-based blur estimation are taken into account by validating the blur estimates using image data. The evaluation shows that when the method is used with traditional feature detector and descriptor, it increases the number of detected keypoints, provides higher repeatability and improves the localization accuracy. We also demonstrate that such features will lead to more accurate and complete reconstructions when used in the application of 3D visual reconstruction.

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/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • 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

    2018 24rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)

  • ISBN

    978-1-5386-3788-3

  • ISSN

  • e-ISSN

    1051-4651

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    3068-3073

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    Piscataway, NJ

  • Místo konání akce

    Beijing

  • Datum konání akce

    20. 8. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000455146803013