用于空频局部化图像的可转向主成分
计算机视觉与模式识别
2018-08-10 v2 数值分析
摘要
本文描述了一种从大型图像数据集中获取可转向主成分的快速且精确的方法，假设这些图像在空间和频率上均良好局部化。所得可转向主成分对于展开数据集中的图像及其所有旋转均为最优。该方法首先利用一系列二维长球面波函数（PSWFs）展开图像，其中展开系数使用一种专门设计的数值积分方案计算。随后，这些展开系数被用于构造一个具有块对角结构的旋转不变协方差矩阵，而其各块的特征分解为我们提供了所需的可转向主成分。所提方法被证明比现有方法更快，同时提供了保证其精度的适当误差界。
引用
@article{arxiv.1608.02702,
title = {Steerable Principal Components for Space-Frequency Localized Images},
author = {Boris Landa and Yoel Shkolnisky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02702},
year = {2018}
}