画像処理とその主要な議論の分析。が、そのようなコンピュータビジョンの特徴抽出などのいくつかの部分にも、過去に画像解析に起因するが、コンピュータビジョン、並びにそれらのソースとの密接なつながりを考慮して、過去に画像処理や解析に入れないことができます。同様に、また、いくつかのコンピュータビジョンが行くように分類することができますがあります。これは、ちょうどそのような自分自身の使用のための方法缶、またはインスピレーション、それは十分だったがあることを知って、重要ではありません。
21.尺度空間の
非常に重要な概念で現代的な不変特徴で、スケール空間フィルタリングは、それがLinderburgの母親は不変特徴である一方、ロウは、父のSIFT不変特徴の著者であると述べました。スケール空間フィルタリングがWitkinを提案する最初のが、理論的システム又はLinderburgクレジットの向上とアプリケーションです。それは特徴抽出やエッジ検出であるかどうか読む価値が1998 IJCVでその2件の記事、。
[1987]スケールスペースフィルタリング
[1990 PAMI]離散信号のための空間を拡大縮小
異なるスケールで構造を分析するための[1994]スケール空間理論A基本的なツールの
[1998 IJCV]自動スケール選択とエッジ検出およびリッジ検出
[1998 IJCV]自動スケール選択と特徴検出
翻訳
自動選択スケールエッジ検出と検出リッジ -http://tongtianta.site/paper/56785
著者：トニーLindeberg
抽象 -