Original title: Nové metody pro rozpoznávání rozmazaných obrazů
Translated title: New methods for recognizing blurred images
Authors: Lébl, Matěj ; Flusser, Jan (advisor) ; Chung, Julianne (referee) ; Chum, Ondřej (referee)
Document type: Doctoral theses
Year: 2024
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
Blur is among the most common degradations encountered in image acquisition. In computer vision tasks, it greatly reduces the success rate of any recognition method. In the handcrafted methods space blur is mostly handled by restoration - via deblurring, blur-invariant descriptors or blur invariant distances. In deep learning, degradations are almost exclusively dealt with by augmenting the training dataset. This doctoral Thesis covers three out of the four areas - it expands and generalize moment-based blur invariants, introduces new blur invariant measure and proposes a novel convolutional network architecture which is invariant to degradations alleviating the need for dataset augmentation. 1 Rozmazání patří mezi nejčastější degradace vznikající při pořizování digitálních obrazů. Pro účely strojového vidění, rozmazání významně snižuje rozpoznávací shopnosti a přes- nost klasifikace. Klasické metody se s rozmazáním typicky vypořádávají trojím způ- sobem - rekonstrukcí, invariantním popisem obrazu nebo invariantní metrikou. Hluboké učení řeší problém kvality vstupních dat povětšinou rozšířením trénovací množiny. Tato práce pokrývá tři ze čtyř zmíněných oblastí - rozšiřuje a zobecňuje momentové invarianty, představuje novou metriku invariantní vůči rozmazání a navrhuje novu architekturu neu- ronových sítí, která je invariantní vzhledem k různým degradacím a eliminuje nutnost expandovat trénovací množinu. 1
Keywords: Blur|Digital Image Processing|Blur Invariants|Computer Vision|Deep Learning; Rozmazání|Zpracování obrazu|Invarianty vůči rozmazání|počítačové vidění|hluboké učení

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/189922

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-620560


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses