Automatic Correction of Barrel Distorted Images Using a Cascaded Evolutionary Estimator

Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.author Moravec, Jaroslav cze
dc.contributor.author Hub, Miloslav cze
dc.date.accessioned 2017-05-11T11:26:02Z
dc.date.available 2017-05-11T11:26:02Z
dc.date.issued 2016 eng
dc.identifier.issn 0020-0255 eng
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10195/67792
dc.description.abstract All optical systems are to some extent burdened by one or more aberrations. Barrel distortion of an image is also an aberration. In this paper we used an innovative method to solve the problem of the centric radial distortion of a static image which serves for biometric identification of persons using 2D contour of a human hand. The method proposed uses a cascaded arrangement of two algorithms – the classic meta-heuristic, referred to as “jDE-differential evolution” and an algorithm called Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy. Optimizers use methods of inverse engineering and numerical mathematics to resolve the question of how to determine the correct parameters of the algebraic polynomial equation of the nth degree, by the application of which it is possible to obtain an image free of barrel distortion from an image affected by this distortion. The proposed method provides a high-quality and time-acceptable method of optimization and the option of choosing the approximation accuracy. With the use of the coefficients obtained, it is then possible to use a method called back-mapping to permanently correct the centric radial distortion aberration in the biometric scanner. Extensive experiments presented in this paper enable a better understanding of relationships, the accuracy obtained, and options of using evolutionary optimizers in a larger sense. eng
dc.format p. 70-98 eng
dc.language.iso eng eng
dc.relation.ispartof Information Sciences, volume 366, issue: 1 eng
dc.rights Práce není přístupná eng
dc.subject Barrel distortion correction eng
dc.subject biometrics eng
dc.subject evolutionary algorithms eng
dc.subject cascaded estimators eng
dc.title Automatic Correction of Barrel Distorted Images Using a Cascaded Evolutionary Estimator eng
dc.title.alternative Automatická korekce soudkovitého zkreslení obrazu použitím kaskádového evolučního odhadu cze
dc.type article eng
dc.description.abstract-translated Všechny optické systémy jsou do určité míry zatíženy jednou nebo více aberací. Soudkovité zkreslení obrazu je také aberací. V této práci je používán inovativní způsob, jak vyřešit problém centrického radiálního zkreslení statického obrazu, který slouží pro biometrickou identifikaci osob s použitím 2D obrysu lidské ruky. Navrhovaná metoda používá kaskádové uspořádání dvou algoritmů - klasické meta-heuristiky, označované jako "JDE-diferenciální evoluce" a algoritmu nazvaného Adaptační vývojová strategie prostřednictvím kovarianční matice. Prostřednictví použití metody inverzního inženýrství a numerické matematiky je vyřešena otázka, jak určit správné parametry algebraického polynomu rovnice n-tého stupně, aplikací, z nichž je možné získat obraz bez soudkovitého zkreslení snímku, který je ovlivněn tímto zkreslením. Navržená metoda poskytuje vysoce kvalitní a časově přijatelný způsob optimalizace a možnost výběru přesnosti aproximace. S použitím získaných koeficientů je pak možné použít metodu nazvanou zpětné mapování pro trvalou opravu centrického radiálního zkreslení aberace v biometrického skeneru. Rozsáhlé pokusy uvedené v tomto dokumentu umožní lepší pochopení vztahů, přesnosti a možností využití evolučních optimalizátorů v širším slova smyslu. cze
dc.peerreviewed yes eng
dc.publicationstatus postprint eng
dc.relation.publisherversion http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025516303103
dc.identifier.wos 000380068900005
dc.identifier.obd 39876650 eng


Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam

Vyhledávání


Rozšířené hledání

Procházet

Můj účet