An optimal nonorthogonal separation of the anisotropic Gaussian convolution filter

We give an analytical and geometrical treatment of what it means to separate a Gaussian kernel along arbitrary axes in R(n), and we present a separation scheme that allows us to efficiently implement anisotropic Gaussian convolution filters for data of arbitrary dimensionality. Based on our previous...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society. - 1992. - 15(2006), 11 vom: 14. Nov., Seite 3501-13
1. Verfasser: Lampert, Christoph H (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Wirjadi, Oliver
Format: Aufsatz
Sprache:English
Veröffentlicht: 2006
Zugriff auf das übergeordnete Werk:IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
Schlagworte:Evaluation Study Journal Article Research Support, Non-U.S. Gov't