論文の概要: Image Moment Invariants to Rotational Motion Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14566v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 21:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:55:20.866530
• Title: Image Moment Invariants to Rotational Motion Blur
• Title（参考訳）: 回転運動のぼかしに対する画像モーメント不変量
• Authors: Hanlin Mo, Hongxiang Hao, Guoying Zhao
• Abstract要約: 本稿では,一般的な回転運動のぼかしの下で画像モーメント不変量を生成する新しい手法を提案する。 我々の知る限りでは、回転運動のぼかしに対するモーメント不変性が文献で提案されたのはこれが初めてである。 本研究で提案するモーメント不変量は,様々なタスクにおいて,他の機能よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.76259900246576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rotational motion blur caused by the circular motion of the camera or/and object is common in life. Identifying objects from images affected by rotational motion blur is challenging because this image degradation severely impacts image quality. Therefore, it is meaningful to develop image invariant features under rotational motion blur and then use them in practical tasks, such as object classification and template matching. This paper proposes a novel method to generate image moment invariants under general rotational motion blur and provides some instances. Further, we achieve their invariance to similarity transform. To the best of our knowledge, this is the first time that moment invariants for rotational motion blur have been proposed in the literature. We conduct extensive experiments on various image datasets disturbed by similarity transform and rotational motion blur to test these invariants' numerical stability and robustness to image noise. We also demonstrate their performance in image classification and handwritten digit recognition. Current state-of-the-art blur moment invariants and deep neural networks are chosen for comparison. Our results show that the moment invariants proposed in this paper significantly outperform other features in various tasks.
• Abstract（参考訳）: カメラや物体の円形の動きによって生じる回転運動のぼやけは、生活において一般的である。 この画像劣化が画像品質に深刻な影響を及ぼすため、回転運動のぼかしに影響を受ける画像から物体を識別することは困難である。 したがって、回転運動のぼかしの下で画像不変性を発達させ、オブジェクト分類やテンプレートマッチングといった実践的なタスクで利用することが重要である。 本稿では,一般的な回転運動のぼやきの下で画像モーメント不変量を生成する新しい手法を提案する。 さらに、類似度変換との不変性を実現する。 我々の知る限りでは、回転運動のぼかしに対するモーメント不変性が文献で提案されたのはこれが初めてである。 類似度変換や回転運動のぼやきによって乱される様々な画像データセットについて広範な実験を行い、これらの不変量の数値安定性と画像雑音に対するロバスト性を検証する。 また,画像分類と手書き文字認識における性能を示す。 最先端のぼやけモーメント不変量とディープニューラルネットワークが比較対象となっている。 本研究で提案するモーメント不変量は,様々なタスクにおいて,他の機能よりも有意に優れていた。

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