Fast Pattern Spectra using Tree Representation of the Image for Patch Retrieval
| Autor: | Jérôme Moré, Behzad Mirmahboub, David Youssefi, François Merciol, Sébastien Lefèvre, Alain Giros |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Observation de l’environnement par imagerie complexe (OBELIX), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
Selection (relational algebra)
Computer science Computation 0211 other engineering and technologies ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION 02 engineering and technology large satellite images Content-based image retrieval Image (mathematics) Tree representation pattern spectra Histogram 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering 021101 geological & geomatics engineering business.industry Pattern recognition Object detection tree representation patch retrieval Tree (data structure) Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV] 020201 artificial intelligence & image processing content based image retrieval Artificial intelligence business |
| Zdroj: | Discrete Geometry and Mathematical Morphology 2021 DGMM 2021-IAPR International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology DGMM 2021-IAPR International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology, May 2021, Uppsala / Virtual, Sweden. pp.107-119, ⟨10.1007/978-3-030-76657-3_7⟩ Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030766566 DGMM Discrete Geometry and Mathematical Morphology 2021, pp.107-119, 2021, ⟨10.1007/978-3-030-76657-3_7⟩ |
| DOI: | 10.1007/978-3-030-76657-3_7⟩ |
| Popis: | International audience; We extend the notion of content based image retrieval to patch retrieval where the goal is to find the similar patches to a query patch in a large image. Naive searching for similar patches by sequentially computing and comparing descriptors of sliding windows takes a lot of time in a large image. We propose a novel method to compute descriptors for all sliding windows independent from number of patches. We rely on tree representation of the image and exploit the histogram nature of pattern spectra to compute all the required descriptors in parallel. Computation time of the proposed method depends only on the number of tree nodes and is free from query selection. Experimental results show the effectiveness of the proposed method to reduce the computation time and its potential for object detection in large images. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|