Blur Invariants for Image Recognition

要約

ぼやけは除去が難しい画像劣化です。
ぼけに関する不変条件は、ぼけを除去することなくぼやけた画像を記述および認識する別の方法を提供する。
この論文では、ぼかし不変量の独自の統一理論を提示します。
これまでのすべての試みとは異なり、新しい理論では、ぼかしの種類に関する事前の知識は必要ありません。
不変量は、正射影演算子によってフーリエ領域で構築され、効率的で安定した計算のためにモーメント展開が使用されます。
以前に公開されたすべてのぼかし不変条件は、このアプローチの特定のケースにすぎないことが示されています。
並行アプローチとの実験的比較は、提案された理論の利点を示しています。

要約(オリジナル)

Blur is an image degradation that is difficult to remove. Invariants with respect to blur offer an alternative way of a~description and recognition of blurred images without any deblurring. In this paper, we present an original unified theory of blur invariants. Unlike all previous attempts, the new theory does not require any prior knowledge of the blur type. The invariants are constructed in the Fourier domain by means of orthogonal projection operators and moment expansion is used for efficient and stable computation. It is shown that all blur invariants published earlier are just particular cases of this approach. Experimental comparison to concurrent approaches shows the advantages of the proposed theory.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google