論文の概要: The Radon Signed Cumulative Distribution Transform and its applications
in classification of Signed Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15339v1
- Date: Fri, 28 Jul 2023 06:32:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 13:32:19.853980
- Title: The Radon Signed Cumulative Distribution Transform and its applications
in classification of Signed Images
- Title（参考訳）: ラドン符号付累積分布変換とその符号付き画像の分類への応用
- Authors: Le Gong, Shiying Li, Naqib Sad Pathan, Mohammad Shifat-E-Rabbi,
Gustavo K. Rohde, Abu Hasnat Mohammad Rubaiyat and Sumati Thareja
- Abstract要約: 本稿では,輸送と最適輸送の数学に基づく新しい画像表現手法について述べる。
従来の輸送関連画像表現法を任意の関数(画像)に一般化する手法を提案する。
Python言語で提案されたメソッドの実装は、Githubで入手できるソフトウェアパッケージPyTransKitの一部として統合されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.811909662999692
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Here we describe a new image representation technique based on the
mathematics of transport and optimal transport. The method relies on the
combination of the well-known Radon transform for images and a recent signal
representation method called the Signed Cumulative Distribution Transform. The
newly proposed method generalizes previous transport-related image
representation methods to arbitrary functions (images), and thus can be used in
more applications. We describe the new transform, and some of its mathematical
properties and demonstrate its ability to partition image classes with real and
simulated data. In comparison to existing transport transform methods, as well
as deep learning-based classification methods, the new transform more
accurately represents the information content of signed images, and thus can be
used to obtain higher classification accuracies. The implementation of the
proposed method in Python language is integrated as a part of the software
package PyTransKit, available on Github.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,輸送と最適輸送の数学に基づく新しい画像表現手法について述べる。
この方法は、画像に対するよく知られたラドン変換と、署名累積分布変換と呼ばれる最近の信号表現法の組み合わせに依存する。
提案手法は,従来の輸送関連画像表現法を任意の関数(画像)に一般化し,より多くのアプリケーションで利用することができる。
本稿では,新しい変換とその数学的特性について述べるとともに,実データとシミュレーションデータで画像クラスを分割できることを実証する。
既存のトランスポート変換法やディープラーニングに基づく分類法と比較して、新しい変換は署名された画像の情報内容をより正確に表現し、より高い分類精度を得ることができる。
Python言語で提案されたメソッドの実装は、Githubで入手できるソフトウェアパッケージPyTransKitの一部として統合されている。
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