Обработка и анализ изображений на основе использования информации о фазе
Павельева Е.А.

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, Москва, Россия

Аннотация:
В работе представлены основные подходы к использованию фазовой информации в задачах анализа, обработки и восстановления изображений. Приведены описания фазовых алгоритмов и примеры результатов их работы. Предложена методика применения фазовой информации на основе проекционного метода Эрмита.

Ключевые слова:
фаза, преобразование Фурье, восстановление изображений, фазовая корреляция, фазовая когерентность, проекционный метод Эрмита.

Цитирование:
Павельева, Е.А.
Обработка и анализ изображений на основе использования информации о фазе / Е.А. Павельева // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 6. – С. 1022-1034. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-6-1022-1034.

Литература:

  1. Павельева, Е.А. Использование фазовой информации в обработке изображений / Е.А. Павельева // Труды международной конференции по компьютерной графике и зрению GraphiCon2016. – 2016. – С. 476-483.
  2. Bonnet, N. Image analysis: Is the Fourier transform becoming obsolete? / N. Bonnet, P. Vautrot // Microscopy Microanalysis Microstructures. – 1997. – Vol. 8, Issue 1. – P. 59-75. – DOI: 10.1051/mmm:1997106.
  3. Oppenheim, A.V. The importance of phase in signals / A.V. Oppenheim, J.S. Lim // Proceedings of the IEEE. – 1981. – Vol. 69, Issue 5. – P. 529-541. – DOI: 10.1109/PROC.1981.12022.
  4. Ni, X. Statistical interpretation of the importance of phase information in signal and image reconstruction / X. Ni, X. Huo // Statistics and Probability Letters. – 2007. – Vol. 77, Issue 4. – P. 447-454. – DOI: 10.1016/j.spl.2006.08.025.
  5. Guo, C. Spatio-temporal Saliency detection using phase spectrum of quaternion Fourier transform / C. Guo, Q. Ma, L. Zhang // 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. –2008. – P. 1-8. – DOI: 10.1109/CVPR.2008.4587715.
  6. Skarbnik, N. Edge detection and skeletonization using quantized localized phase / N. Skarbnik, C. Sagiv, Y.Y. Zeevi // 2009 17th European Signal Processing Conference. – 2009. – P. 1542-1546.
  7. Asghari, M.H. Edge detection in digital images using dispersive phase stretch transform / M.H. Asghari, B. Jalali // International Journal of Biomedical Imaging. – 2015. – Vol. 2015. – 687819 (6 p.). – DOI: 10.1155/2015/687819.
  8. Kovesi, P. Phase congruency detects corners and edges / P. Kovesi // Proceedings of the Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA). – 2003. – P. 309-318.
  9. Narwaria, M. Fourier transform-based scalable image quality measure / M. Narwaria, W. Lin, I.V. McLoughlin, S. Emmanuel, L.-T. Chia // IEEE Transactions on Image Processing. – 2012. – Vol. 21, Issue 8. – P. 3364-3377. – DOI: 10.1109/TIP.2012.2197010.
  10. Wang, D. A joint image quality assessment method based on global phase coherence and structural similarity / D. Wang, W. Ding, Y. Man, L. Cui // 2010 3rd International Congress on Image and Signal Processing. – 2010. – Vol. 5. – P. 2307-2311. – DOI: 10.1109/CISP.2010.5647786.
  11. Kim, D.-O. Image quality measure using the phase quantization code / D.-O. Kim, R.-H. Park // IEEE Transactions on Consumer Electronics. – 2010. – Vol. 56, Issue 2. – P. 937-945. – DOI: 10.1109/TCE.2010.5506023.
  12. Zhai, G. LGPS: Phase based image quality assessment metric / G. Zhai, W. Zhang, Y. Xu, W. Lin // IEEE Workshop on Signal Processing Systems. – 2007. – P. 605-609. – DOI: 10.1109/SIPS.2007.4387618.
  13. Li, L. Image fusion based on fractional Fourier domain phase and amplitude / L. Li, Q.  Zou, Q. Huang, Y. Zhang, F. Wang // Proceedings of SPIE. – 2015. –Vol. 9443. – 94431B. – DOI: 10.1117/12.2179513.
  14. Hassen, R. Multifocus image fusion using local phase coherence measurement / R. Hassen, Z. Wang, M. Salama. – In: Image Analysis and Recognition / ed. by M. Kamel, A. Campilho. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. – P. 54-63. – DOI: 10.1007/978-3-642-02611-9_6.
  15. Zhan, K. Multifocus image fusion using phase congruency / K. Zhan, Q. Li, J. Teng, M. Wang, J. Shi // Journal of Electronic Imaging. – 2015. – Vol. 24, Issue 3. – 033014. – DOI: 10.1117/1.JEI.24.3.033014.
  16. Woo, J. Non-rigid ultrasound image registration based on intensity and local phase information / J. Woo, B.-W. Hong, C.-H. Hu, K.K. Shung, C.-C.J. Kuo, P.J. Slomka // Journal of Signal Processing Systems. – 2009. – Vol. 54, Issues 1-3. – P. 33-43. – DOI: 10.1007/s11265-008-0218-2.
  17. Hassen, R. Multi-sensor image registration based-on local phase coherence / R. Hassen, Z. Wang, M. Salama // 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). – 2009. – P. 181-184. – DOI: 10.1109/ICIP.2009.5414187.
  18. Mellor, M. Non-rigid multimodal image registration using local phase / M. Mellor, M. Brady. – In: Medical image computing and computer-assisted intervention (MICCAI '2004) / ed. by Ch. Barillot, D.R. Haynor, P. Hellier. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2004. – P. 789-796. – DOI: 10.1007/978-3-540-30135-6_96.
  19. Reddy, B.S. An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration / B.S. Reddy, B.N. Chatterji // IEEE Transactions on Image Processing. – 1996. – Vol. 5, Issue 8. – P. 1266-1271. – DOI: 10.1109/83.506761.
  20. Wong, A. Robust multimodal registration using local phase-coherence representations / A. Wong, J. Orchard // Journal of Signal Processing Systems. – 2009. – Vol. 54, Issues 1-3. – P. 89-100. – DOI: 10.1007/s11265-008-0202-x.
  21. Foroosh, H. Extension of phase correlation to subpixel registration / H. Foroosh, J.B. Zerubia, M. Berthod // IEEE Transactions on Image Processing. – 2002. – Vol. 11, Issue 3. – P. 188-200. – DOI: 10.1109/83.988953.
  22. Lai, L. Global motion estimation based on Fourier Mellin and phase correlation / L. Lai, Z. Xu // 2nd International Conference on Civil, Materials and Environmental Sciences (CMES 2015). – 2015. – P. 636-639. – DOI: 10.2991/cmes-15.2015.173.
  23. Alexiadis, D.S. Motion estimation, segmentation and separation, using hypercomplex phase correlation, clustering techniques and graph-based optimization / D.S. Alexiadis, G.D. Sergiadis // Computer Vision and Image Understanding. – 2009. – Vol. 113, Issue 2. – P. 212-234. – DOI: 10.1016/j.cviu.2008.08.013.
  24. Hua, G. Image inpainting based on geometrical modeling of complex wavelet coefficients / G. Hua, M.T. Orchard // IEEE International Conference on Image Processing (ICIP).2007. – Vol. 1. – P. 553-556. – DOI: 10.1109/ICIP.2007.4379014.
  25. Daugman, J.G. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence / J.G. Daugman // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1993. – Vol. 15, Issue 11. – P. 1148-1161. – DOI: 10.1109/34.244676.
  26. Daugman, J. How iris recognition works / J. Daugman // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. – 2004. – Vol. 14, Issue 1. – P. 21-30. – DOI: 10.1109/TCSVT.2003.818350.
  27. Ito, K. Phase-based image matching and its application to biometric recognition / K. Ito, T. Aoki // Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA). – 2013. – P. 1-7. – DOI: 10.1109/APSIPA.2013.6694297.
  28. Miyazawa, K. A phase-based iris recognition algorithm / K. Miyazawa, K. Ito, T. Aoki, K. Kobayashi, H. Nakajima. – In: Advances in biometrics / ed. by D. Zhang, A.K. Jain. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2006. – P. 356-365. – DOI: 10.1007/11608288_48.
  29. Asaari, M.S.M. Fusion of band limited phase only correlation and width centroid contour distance for finger based biometrics / M.S.M. Asaari, S.A. Suandi, B.A. Rosdi // Expert Systems with Applications. – 2014. –Vol. 41, Issue 7. – P. 3367-3382. – DOI: 10.1016/j.eswa.2013.11.033.
  30. Chan, C.H. Multiscale local phase quantization for robust component-based face recognition using kernel fusion of multiple descriptors / C.H. Chan, M.A. Tahir, J. Kittler, M. Pietikainen // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2013. – Vol. 35, Issue 5. – P. 1164-1177. – DOI: 10.1109/TPAMI.2012.199.
  31. Punsawad, Y. Palmprint image enhancement using phase congruency / Y. Punsawad, Y. Wongsawat // IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics. – 2009. – P. 1643-1646. – DOI: 10.1109/ROBIO.2009.4913247.
  32. Rida, I. Gait recognition based on modified phase-only correlation / I. Rida, S. Almaadeed, A. Bouridane // Signal, Image and Video Processing. – 2016. – Vol. 10, Issue 3. – P. 463-470. – DOI: 10.1007/s11760-015-0766-4.
  33. Raja, K.B. Video presentation attack detection in visible spectrum iris recognition using magnified phase information / K.B. Raja, R. Raghavendra, C. Busch // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2015. – Vol. 10, Issue 10. – P. 2048-2056. – DOI: 10.1109/TIFS.2015.2440188.
  34. Saratxaga, I. Synthetic speech detection using phase information / I. Saratxaga, J. Sanchez, Z. Wu, I. Hernaez, E. Navas // Speech Communication. – 2016. – Vol. 81, Issue C. – P. 30-41. – DOI: 10.1016/j.specom.2016.04.001.
  35. Wang, Z. Local phase coherence and the perception of blur / Z. Wang, E.P. Simoncelli // Proceedings of the 16th International Conference on Neural Information Processing Systems. – 2004. – P. 1435-1442.
  36. Hassen, R. Image sharpness assessment based on local phase coherence / R. Hassen, Z. Wang, M.M. Salama //IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Vol. 22, Issue 7. – P. 2798-2810. – DOI: 10.1109/TIP.2013.2251643.
  37. Blanchet, G. Measuring the global phase coherence of an image / G. Blanchet, L. Moisan, B. Rougé // 15th IEEE International Conference on Image Processing.2008. – P. 1176-1179. – DOI: 10.1109/ICIP.2008.4711970.
  38. Blanchet, G. An explicit sharpness index related to global phase coherence / G. Blanchet, L. Moisan // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – 2012. – P. 1065-1068. – DOI: 10.1109/ICASSP.2012.6288070.
  39. Tiwari, S. A blind blur detection scheme using statistical features of phase congruency and gradient magnitude / S. Tiwari, V.P. Shukla, S.R. Biradar, A.K. Singh // Advances in Electrical Engineering. – 2014. – Vol. 2014. – 521027 (10 p.). – DOI: 10.1155/2014/521027.
  40. Kovesi, P. Phase preserving denoising of images / P. Kovesi // Proceedings of the digital image computing: Techniques and applications (DICTA). – 1999. – P. 212-217.
  41. Wong, A. Adaptive bilateral filtering of image signals using local phase characteristics / A. Wong // Signal Processing. – 2008. – Vol. 88, Issue 6. – P. 1615-1619. – DOI: 10.1016/j.sigpro.2008.01.002.
  42. Belaid, A. Phase-based level set segmentation of ultrasound images / A. Belaid, D. Boukerroui, Y. Maingourd, J.-F. Lerallut // IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. – 2011. – Vol. 15, Issue 1. – P. 138-147. – DOI: 10.1109/TITB.2010.2090889.
  43. Hacihaliloglu, I. Bone segmentation and fracture detection in ultrasound using 3D local phase features / I. Hacihaliloglu, R. Abugharbieh, A. Hodgson, R. Rohling. – In: Medical image computing and computer-assisted intervention (MICCAI 2008) / ed. by D. Metaxas, L. Axel, G. Fichtinger, G. Székely. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2008. – P. 287-295. – DOI: 10.1007/978-3-540-85988-8_35.
  44. Weng, J.J. Image matching using the windowed Fourier phase / J.J. Weng // International Journal of Computer Vision. – 1993. – Vol. 11, Issue 3. – P. 211-236. – DOI: 10.1007/BF01469343.
  45. Zhou, J. Quaternion wavelet phase based stereo matching for uncalibrated images / J. Zhou, Y. Xu, X. Yang // Pattern Recognition Letter. – 2007. – Vol. 28, Issue 12. – P. 1509-1522. – DOI: 10.1016/j.patrec.2007.03.009.
  46. Nagashima, S. A subpixel image matching technique using phase-only correlation / S. Nagashima, T. Aoki, T. Higuchi, K. Kobayashi // International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications (ISPACS'06). – 2006. – P. 701-704. – DOI: 10.1109/ISPACS.2006.364751.
  47. Reddy, V. Color image registration and template matching using quaternion phase correlation / V. Reddy, J. Talari // Ubiquitous Computing and Communication. – 2011. – Vol. 6, Issue 1. – P. 714-721.
  48. Jing, X. Medical image mosaic technology based on image phase correlation / X. Jing, Y.X. Hong, S.X. Xin, M.X. Ying // IEEE 4th International Conference on Digital Home (ICDH). – 2012. – P. 274-277. – DOI: 10.1109/ICDH.2012.51.
  49. Rahtu, E. Local phase quantization for blur-insensitive image analysis / E. Rahtu, J. Heikkilä, V. Ojansivu, T. Ahonen // Image and Vision Computing. – 2012. – Vol. 30, Issue 8. – P. 501-512. – DOI: 10.1016/j.imavis.2012.04.001.
  50. Wang, Z. Translation insensitive image similarity in complex wavelet domain / Z. Wang, E.P. Simoncelli // IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP). – 2005. – P. 573-576. – DOI: 10.1109/ICASSP.2005.1415469.
  51. Liu,  Z. On the use of phase congruency to evaluate image similarity / Z. Liu, R. Laganiere // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – 2006. – P. 937-940. – DOI: 10.1109/ICASSP.2006.1660498.
  52. Восстановление изображений / Г.И. Василенко, А.М. Тараторин. – М.: Радио и связь, 1986. – 304 с.
  53. Реконструкция изображений / под ред. Г. Старка, пер. с англ. – М.: Мир, 1992. – 636 с.
  54. Hayes, M.H. Signal reconstruction from phase or magnitude / M.H. Hayes, J.S. Lim, A.V. Oppenheim // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. – 1980. – Vol. 28, Issue 6. – P. 672-680. – DOI: 10.1109/TASSP.1980.1163463.
  55. Ma, C. Novel criteria of uniqueness for signal reconstruction from phase / C. Ma // IEEE Transactions on Signal Processing. – 1991. – Vol. 39, Issue 4. – P. 989-992. – DOI: 10.1109/78.80933.
  56. Levi, A. Signal restoration from phase by projections onto convex sets / A. Levi, H. Stark // Journal of the Optical Society of America. –1983. – Vol. 73, Issue 6. – P. 810-822. – DOI: 10.1364/JOSA.73.000810.
  57. Urieli, S. Optimal reconstruction of images from localized phase / S. Urieli, M. Porat, N. Cohen // IEEE Transactions on Image Processing. – 1998. – Vol. 7, Issue 6. – P. 838-853. – DOI: 10.1109/83.679428.
  58. Petropulu, A.P. Signal reconstruction from the phase of the bispectrum / A.P. Petropulu, C.L. Nikias // IEEE Transactions on Signal Processing. – 1992. – Vol. 40, Issue 3. – P. 601-610. – DOI: 10.1109/78.120803.
  59. Hua, G. Image reconstruction from the phase or magnitude of its complex wavelet transform / G. Hua, M.T. Orchard // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – 2008. – P. 3261-3264. – DOI: 10.1109/ICASSP.2008.4518346.
  60. Pavelyeva, E.A. Synthesis of phase and magnitude of images by Hermite projection method / E.A. Pavelyeva, A.S. Krylov // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2015. – Vol. 25, Issue 2. – P. 187-192. – DOI: 10.1134/S1054661815020200.
  61. Павельева, Е.А. Аппроксимация фазы проекционным методом Эрмита при восстановлении изображения по фазе / Е.А. Павельева, А.С. Крылов // Труды международной конференции GraphiCon. – 2014. – С. 131-134.
  62. Павельева, Е.А. Поиск соответствий между ключевыми точками изображений радужных оболочек глаз с помощью метода проекционной фазовой корреляции / Е.А. Павельева // Системы и средства информатики. – 2013. – Т. 23, № 2. – С. 74-88. – DOI: 10.14357/08696527130206.
  63. Korchagine, D.N. Projection filtering in image processing / D.N. Korchagine, A.S. Krylov // Proceedings of the International Conference GraphiCon. – 2000. – P. 42-45.
  64. Павельева, Е.А. Определение локальных сдвигов изображений радужных оболочек глаз методом проекционной фазовой корреляции / Е.А. Павельева, А.С. Крылов // Труды международной конференции GraphiCon. – 2011. – С. 188-191.
  65. Pavelyeva, E.A. An adaptive algorithm of iris image key points detection / E.A. Pavelyeva, A.S. Krylov // Proceedings of the International Conference GraphiCon. – 2010. – P. 320-323.
  66. Kovesi, P. Image features from phase congruency / P. Kovesi // Videre: Journal of Computer Vision Research. – 1999. – Vol. 1, Issue 3. – P. 1-26.
  67. Morrone, M.C. Feature detection from local energy / M.C. Morrone, R.A. Owens // Pattern Recognition Letters. – 1987. – Vol. 6, Issue 5. – P. 303-313. – DOI: 10.1016/0167-8655(87)90013-4.
  68. Venkatesh, S. On the classification of image features / S. Venkatesh, R.A. Owens // Pattern Recognition Letters. – 1990. – Vol. 11, Issue 5. – P. 339-349. – DOI: 10.1016/0167-8655(90)90043-2.
  69. Hassen, R.K.M. Local phase coherence measurement for image analysis and processing : Ph. D. thesis / R.K.M. Hassen. – Waterloo, Ontario, Canada; 2013. – 99 p.
  70. Goodman, J.W. Some effects of Fourier-domain phase quantization / J.W. Goodman, A.M. Silvestri // IBM Journal of Research and Development. – 1970. –Vol. 14, Issue 5. – P. 478-484. – DOI: 10.1147/rd.145.0478.
  71. Zhang, B. Histogram of gabor phase patterns (HGPP): A novel object representation approach for face recognition / B. Zhang, S. Shan, X. Chen, W. Gao // IEEE Transactions on Image Processing. – 2007. – Vol. 16, Issue 1. – P. 57-68. – DOI: 10.1109/TIP.2006.884956.
  72. Xie, S. Fusing local patterns of gabor magnitude and phase for face recognition / S. Xie, S. Shan, X. Chen, J. Chen // IEEE Transactions on Image Processing. – 2010. – Vol. 19, Issue 5. – P. 1349-1361. – DOI: 10.1109/TIP.2010.2041397.
  73. Zhou, S.-R. Local binary pattern (LBP) and local phase quantization (LBQ) based on Gabor filter for face representation / S.-R. Zhou, J. Yin, J.-M. Zhang // Neurocomputing. – 2013. – Vol. 116. – P. 260-264. – DOI: 10.1016/j.neucom.2012.05.036.
  74. Lei, Z. Fast multi-scale local phase quantization histogram for face recognition / Z. Lei, S.Z. Li // Pattern Recognition Letters. – 2012. – Vol. 33, Issue 13. – P. 1761-1767. – DOI: 10.1016/j.patrec.2012.06.005.
  75. Skarbnik, N. The importance of phase in image processing / N. Skarbnik, Y.Y. Zeevi, C. Sagiv. – CCIT Technical Report #773. – Haifa, Israel: Department of Electrical Engineering, Israel Instritute of Technology, 2010. – 30 p.
  76. Ojansivu, V. Blur insensitive texture classification using local phase quantization / V. Ojansivu, J. Heikkilä. – In: Image and Signal Processing / ed. by A. Elmoataz, O. Lezoray, F. Nouboud, D. Mammass. – 2008. – P. 236-243. – DOI: 10.1007/978-3-540-69905-7_27.
  77. Малла, C. Вейвлеты в обработке сигналов / С. Малла, пер. с англ. – М: Мир, 2005. – 671 c.
  78. Tom, V. Convergence of iterative nonexpansive signal reconstruction algorithms / V. Tom, T.F. Quatieri, M.H. Hayes, J.H. McClellan // IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. – 1981. – Vol. 29, Issue 5. – P. 1052-1058. – DOI: 10.1109/TASSP.1981.1163681.
  79. Krylov, A.S. Fast Hermite projection method / A.S. Krylov, D.N. Korchagin. – In: Image Analysis and Recognition / ed. by A. Campilho, M.S. Kamel. – 2006. – P. 329-338. – DOI: 10.1007/11867586_31.
  80. Титчмарш, Е. Введение в теорию интегралов Фурье / Е. Титчмарш, пер. с англ. – М.: ОГИЗ Гостехиздат, 1948. – 479 с.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20