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Blur Invariant Template Matching Using Projection onto Convex Sets

  • 2019
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Matěj Lébl
Filip Šroubek
Jaroslav Kautský
Jan Flusser
Erschienen in
Computer Analysis of Images and Patterns
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Blur is a common phenomenon in image acquisition that negatively influences recognition rate if blurred images are used as a query in template matching. Various blur-invariant features and measures were proposed in the literature, yet they are often derived under conditions that are difficult to satisfy in practise, for example, images with zero background or periodically repeating images and classes of blur that are closed under convolution. We propose a novel blur-invariant distance that puts no limitation on images and is invariant to any kind of blur as long as the blur has limited support, non-zero values and sums up to one. A template matching algorithm is then derived based on the blur-invariant distance, which projects query images on convex sets constructed around template images. The proposed method is easy to implement, it is robust to noise and blur size, and outperforms other competitors in this area.
This work was supported by the Czech Science Foundation (Grant No. GA18-07247S) and by the Praemium Academiae, awarded by the Czech Academy of Sciences.

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Titel
Blur Invariant Template Matching Using Projection onto Convex Sets
Verfasst von
Matěj Lébl
Filip Šroubek
Jaroslav Kautský
Jan Flusser
Copyright-Jahr
2019
Buch
Computer Analysis of Images and Patterns

Print ISBN: 978-3-030-29887-6

Electronic ISBN: 978-3-030-29888-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-29888-3_28
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