論文の概要: Using the discrete radon transformation for grayscale image moments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11083v1
• Date: Tue, 25 Aug 2020 14:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 04:11:56.515646
• Title: Using the discrete radon transformation for grayscale image moments
• Title（参考訳）: 離散ラドン変換を用いたグレースケール画像モーメント
• Authors: William Diggin and Michael Diggin
• Abstract要約: グレースケール画像の生画像モーメントを計算するために離散ラドン変換を用いたアルゴリズムの概要を述べる。 2次元モーメント計算を1次元モーメント計算の線形結合に還元する。 その結果,O(N + M) の倍数化はO(N + M) を高速にし,最も広く使われている生画像モーメントのアルゴリズムであることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image moments are weighted sums over pixel values in a given image and are used in object detection and localization. Raw image moments are derived directly from the image and are fundamental in deriving moment invariants quantities. The current general algorithm for raw image moments is computationally expensive and the number of multiplications needed scales with the number of pixels in the image. For an image of size (N,M), it has O(NM) multiplications. In this paper we outline an algorithm using the Discrete Radon Transformation for computing the raw image moments of a grayscale image. It reduces two dimensional moment calculations to linear combinations of one dimensional moment calculations. We show that the number of multiplications needed scales as O(N + M), making it faster then the most widely used algorithm of raw image moments.
• Abstract（参考訳）: 画像モーメントは、所定の画像内のピクセル値に対する重み付け和であり、オブジェクトの検出やローカライゼーションに使用される。 生画像モーメントは画像から直接導出され、モーメント不変量の導出に基本となる。 現在の生画像モーメントの一般アルゴリズムは計算に費用がかかり、画像中の画素数と乗算を必要とする倍数も必要となる。 大きさ (N,M) の画像に対して、O(NM) 乗法を持つ。 本稿では,グレースケール画像の生画像モーメントを計算するために離散ラドン変換を用いたアルゴリズムの概要を示す。 これは2次元モーメント計算を1次元モーメント計算の線形結合に還元する。 その結果,O(N + M)の乗算にはO(N + M)のスケールが必要であり,生画像のモーメントのアルゴリズムとして最も広く使われている。

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