曲率尺度空间

2021-04-25 13:21:45 浏览:663

定义

尺度空间的基本思想[1]是在视觉信息(图像信息)处理模型中引入一个成为尺度的参数,通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息,通过综合这些信息深入挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术置于尺度不断变化的动态分析框架中,因此更容易获得图像的本质特征。

曲率是形状描述最重要的特征之一。所以曲率尺度空间(curvature scale space)技术[2]是采用不同的尺度提取目标轮廓上的特征,通过这些特征对形状进行描述的一种方法。它通过高斯核函数与坐标函数分别进行卷积计算,对轮廓曲线进行演化;然后通过不同尺度下获得的曲率局部极值点来描绘出CSS图像。常被用于形状识别、形状检索等领域。

参考文献

[1] Witkin, Andrew. "Scale-space filtering: A new approach to multi-scale description." ICASSP'84. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Vol. 9. IEEE, 1984. 
[2] Mokhtarian, Farzin, and Alan Mackworth. "Scale-based description and recognition of planar curves and two-dimensional shapes." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 1 (1986): 34-43.

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