Improved Anisotropic Gaussian Filters

要約

細長い異方性ガウス フィルターは、繊維の配向推定に使用されます。
コンピュータ断層撮影画像にノイズが多く、解像度が粗く、コントラストが低い場合には、仮想 2D スライスでのみ効率的であっても、最適な方法となります。
ただし、異方性ガウス フィルターの小さな誤差が方向推定に引き継がれる可能性があります。
したがって、この論文では、2D 異方性ガウス フィルターの修正アルゴリズムを提案し、これによって精度が向上することを示します。
繊維束の合成画像に適用すると、より正確でノイズに対して堅牢になります。
最後に、このアプローチの有効性を、シート成形材料の実世界の画像に適用することによって示します。

要約(オリジナル)

Elongated anisotropic Gaussian filters are used for the orientation estimation of fibers. In cases where computed tomography images are noisy, roughly resolved, and of low contrast, they are the method of choice even if being efficient only in virtual 2D slices. However, minor inaccuracies in the anisotropic Gaussian filters can carry over to the orientation estimation. Therefore, this paper proposes a modified algorithm for 2D anisotropic Gaussian filters and shows that this improves their precision. Applied to synthetic images of fiber bundles, it is more accurate and robust to noise. Finally, the effectiveness of the approach is shown by applying it to real-world images of sheet molding compounds.

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