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Blurred Image Recognition Based on Phase Invariants Reconnaissance d'images floues basée sur des invariants de phase

Jianyin LU, Yasuo YOSHIDA

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Résumé:

Un problème de reconnaissance d'images dans des circonstances pratiques est qu'une image observée est souvent dégradée par un système d'imagerie. Une méthode conventionnelle dans un tel cas consiste d’abord à estimer les paramètres du système d’imagerie, puis à restaurer l’image avant analyse. Nous proposons ici une approche alternative basée sur des invariants de phase dans le domaine de Fourier qui ne nécessite aucune restauration et est assez robuste au flou et au bruit. Nous montrons que les phases d'image dans la région positive de la transformée de Fourier de la fonction d'étalement de points (PSF) sont invariantes au flou à condition que la PSF soit à symétrie centrale. Dans l'hypothèse d'invariance de phase, une fonction de corrélation de phase entre une image standard et l'image dégradée est utilisée dans le développement de l'algorithme de reconnaissance. L'efficacité de cet algorithme est démontrée par des expériences utilisant dix classes d'images de figures provenant de plaques d'immatriculation de voitures.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E82-A No.8 pp.1450-1455
Date de publication
1999/08/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Digital Signal Processing)
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