Scale space (original) (raw)
La théorie de l'Espace d'échelle (« Scale-space ») est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du traitement de l'image, et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | La théorie de l'Espace d'échelle (« Scale-space ») est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du traitement de l'image, et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. (fr) Scale-space theory is a framework for multi-scale signal representation developed by the computer vision, image processing and signal processing communities with complementary motivations from physics and biological vision. It is a formal theory for handling image structures at different scales, by representing an image as a one-parameter family of smoothed images, the scale-space representation, parametrized by the size of the smoothing kernel used for suppressing fine-scale structures. The parameter in this family is referred to as the scale parameter, with the interpretation that image structures of spatial size smaller than about have largely been smoothed away in the scale-space level at scale . The main type of scale space is the linear (Gaussian) scale space, which has wide applicability as well as the attractive property of being possible to derive from a small set of scale-space axioms. The corresponding scale-space framework encompasses a theory for Gaussian derivative operators, which can be used as a basis for expressing a large class of visual operations for computerized systems that process visual information. This framework also allows visual operations to be made scale invariant, which is necessary for dealing with the size variations that may occur in image data, because real-world objects may be of different sizes and in addition the distance between the object and the camera may be unknown and may vary depending on the circumstances. (en) La teoria della rappresentazione spazio-scala (o semplicemente spazio-scala) è un framework per la rappresentazione di segnali multi-scala sviluppato nel campo della visione artificiale dell'elaborazione digitale delle immagini e della teoria dei segnali con motivazioni complementari dalla visione biologica e fisica. È una teoria formale per la gestione di strutture di immagini a diverse scale, rappresentando un'immagine come una famiglia di parametri di immagini pre-pulite, la rappresentazione spazio-scala, parametrizzata dalla grandezza del kernel pulito usato per la soppressione delle strutture a scala fine. Il parametro t in questa famiglia è riferito come parametro scala, con l'interpretazione delle strutture d'immagini della grandezza spaziale più piccola di circa che è stata enormemente pulita a livello di spazio-scala alla scala t. I tipi principali di spazio scala sono lo spazio scala lineare (gaussiano), che ha un'ampia applicabilità come la proprietà attrattiva di essere possibilmente derviato da un piccolo insieme di assioni si spazio-scala.Il framework di spazio scala corrispondente comprende una teoria di operatori derivativi gaussiani, che possono essere usati come base per esprimere una grande classe di operazioni visuali per i sistemi computerizzati che elaborano informazioni visuali.Questo framework permette anche operazioni visuali per essere invarianti di scala, che sono necessari per la gestione delle variazioni di scala che potrebbero capitare nei dati dell'immagine, perché gli oggetti del mondo reale hanno differenti grandezze e in più le distanze tra essi e la macchina fotografica potrebbero essere sconosciute e variare dalle circostanze. (it) Skalrum är ett ramverk för representation av bilder på multipla skalor som utvecklats inom områdena datorseende och bildbehandling. Grundidén är att filtrera originalbilden med Gaussfunktioner av olika storlek så att strukturerna på olika skalor framhävs. I två dimensioner ges Gausskärnan av där skalparametern betecknar variansen. Motiveringen till att använda skalrumsrepresentation som ett första förbehandlingssteg till ett seende system består i att verkliga data, till skillnad från ideala matematiska storheter som punkter och linjer, kan uppfattas på olika sätt beroende på den skala de betraktas på. Genom att Gaussfiltrera bilden före vidare bearbetning undertrycks bildstrukturer som är mindre än filterkärnans karaktäristiska storlek . Vidare om man uttycker bilddeskriptorer i form av Gaussderivator, så kommer dessa bilddeskriptorer att få en bandpasskaraktär som framhäver bildstrukturer av motsvarande storlek. Ett seende datorsystem kan dock i allmänhet inte förväntas att i förväg känna till vilka skalor som är relevanta för en given uppgift. Den enda rimliga strategin för ett seende system som betraktar en okänd scen är därför att betrakta bildrepresentationer på alla skalor, vilket är en av grundförutsättningarna i skalrumsteorin. Det visar sig att skalrumsrepresentation med dess associerade Gaussderivator kan användas som bas för att uttrycka en rad olika typer av såväl linjära som icke-linjära visuella operationer, såsom särdragsdetektion (exempelvis detektion av , , och ), klassifikation, matchning inom stereo och följning samt . Skalrumsrepresentation är därför såväl ett flexibelt och kraftigt som ett robust verktyg för datorseende, bildanalys och bildbehandling. Genom att studera hur bildstrukturer utvecklas över skala kan man generera hypoteser om vilka skalor som är relevanta för vidare bearbetning. Speciellt genom maximera normaliserade derivator över skala kan man detektera skalinvarianta intressepunkter och använda sådan information till att styra vidare bearbetning. Denna metodik har använts för att extrahera skalinvarianta intressepunkter för följning och matchning samt för att beräkna skalinvarianta bilddeskriptorer för objektigenkänning. Det finns stora likheter mellan skalrumsrepresentation, och vågelement. Det finns också nära kopplingar till biologiskt seende. En mer detaljerad beskrivning av ämnet med utförliga referenser finns på den engelskspråkiga Wikipedia-sidan scale-space. (sv) Теорія про́стору масшта́бів (англ. scale-space theory) — це основа для багатомасштабного подання сигналів, розроблена спільнотами комп'ютерного бачення, обробки зображень та обробки сигналів з доповняльними мотивами з фізики та біологічного бачення. Це формальна теорія для роботи зі структурами зображень на різних шляхом подавання зображення як однопараметрового сімейства згладжених зображень, масштабопросторо́вого подання́ (англ. scale-space representation), параметрованого розміром ядра , яке використовують для пригнічування дрібномасштабних структур. Параметр у цьому сімействі називають параметром масштабу (англ. scale parameter) з інтерпретацією, що у просторі масштабів структури зображення просторового розміру менше за приблизно було значною мірою згладжено на масштабі . Основним типом простору масштабів є лінійний (гауссів) простір масштабів, який має широку застосовність, а також привабливу властивість можливості виведення з невеликого набору масштабопросторових аксіом. Відповідна масштабопросторова система охоплює теорію операторів гауссових похідних, які можливо використовувати як основу для вираження великого класу зорових операцій для комп'ютеризованих систем обробки зорової інформації. Ця система також дозволяє робити зорові операції , що необхідно для роботи з варіаціями розміру, які можуть траплятися в даних зображень, оскільки реальні об'єкти можуть мати різні розміри, та й відстань між об'єктом і камерою може бути невідомою й може змінюватися залежно від обставин. (uk) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace5.png?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://cobalt056.bpe.es.osaka-u.ac.jp/ohzawa-lab/teaching/AA_RFtutorial.html%7Ctitle=Space-Time https://link.springer.com/article/10.1007/BF01262401 https://cds.cern.ch/record/400314/files/p27.pdf http://kth.diva-portal.org/smash/record.jsf%3Fpid=diva2%3A441147&dswid=366 http://kth.diva-portal.org/smash/record.jsf%3Fpid=diva2%3A450871&dswid=-1968 http://kth.diva-portal.org/smash/record.jsf%3Fpid=diva2%3A457189&dswid=-658 https://www.encyclopediaofmath.org/index.php/Scale-space_theory https://faculty.idc.ac.il/arik/LODSeminar/05ScaleSpace/romeny_scalespace.pdf http://www.mathworks.fr/matlabcentral/fileexchange/42927-find-peaks-using-scale-space-approach https://web.archive.org/web/20060218122122/http:/cobalt056.bpe.es.osaka-u.ac.jp:80/ohzawa-lab/teaching/AA_RFtutorial.html%7Carchive-date=18 https://web.archive.org/web/20070731095249/http:/wagga.cs.umass.edu/~manmatha/cmpsci670/lecturespdf/lecture10.pdf http://micro.magnet.fsu.edu/primer/java/scienceopticsu/powersof10/index.html http://www.scholarpedia.org/article/Scale_Invariant_Feature_Transform |
| dbo:wikiPageID | 1703661 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 46700 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1119042471 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Scale_(ratio) dbr:Scale_invariance dbr:Derivative dbr:Anisotropic_diffusion dbr:Retina dbr:Variance dbr:Deep_learning dbr:Inferior_colliculus dbr:Convolution dbr:Covariant_transformation dbr:Maxima_and_minima dbr:Gaussian_filter dbr:Galilean_transformation dbr:Gaussian_function dbr:Green's_function dbr:Mipmap dbr:Corner_detection dbr:Line_(geometry) dbr:Local_extrema dbr:Signal_processing dbr:Singularity_theory dbr:Computer_vision dbr:Zero-crossing dbr:Primary_auditory_cortex dbr:Partial_derivative dbr:Physics dbr:Point_(geometry) dbr:Speeded_up_robust_features dbr:Linearity dbc:Computer_vision dbc:Image_processing dbr:Feature_detection_(computer_vision) dbr:Partial_differential_equation dbr:Difference_of_Gaussians dbr:Differential_equation dbr:Differential_invariant dbr:Diffusion dbr:Diffusion_equation dbr:Visual_cortex dbr:Knowledge_representation dbr:Object_recognition dbr:Pyramid_(image_processing) dbr:Receptive_field dbr:Ridge_detection dbr:Heat_equation dbr:Affine_shape_adaptation dbr:Laplacian dbr:Laplacian_of_Gaussian dbr:Blob_detection dbr:Edge_detection dbr:Trajectory dbr:Differential_geometry dbr:Implicit_function_theorem dbr:Michiel_Hazewinkel dbr:Impulse_function dbr:Scale-invariant_feature_transform dbr:Shape dbr:Smoothing dbr:Scale-space_segmentation dbr:Statistical_classification dbr:Image_processing dbr:Image_registration dbr:Convolution_kernel dbr:Rotational_invariance dbr:N-jet dbr:Scale-space_axioms dbr:Scale_space_implementation dbr:Motion_estimation dbr:Multi-scale_approaches dbr:Affine_deformation dbr:Minima dbr:Scale_invariant dbr:Wavelets dbr:Semi-group dbr:Gaussian_kernel dbr:Signal_(information_theory) dbr:Image_descriptors dbr:Biological_vision dbr:Multiscale_mathematics dbr:Shift_invariance dbr:Non-linear_scale-space dbr:Perspective_camera_model dbr:Wikt:bifurcation |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Cite_encyclopedia dbt:Cite_web dbt:Math dbt:Reflist dbt:Sqrt dbt:Use_dmy_dates dbt:ScaleSpaceNavbox |
| dcterms:subject | dbc:Computer_vision dbc:Image_processing |
| rdfs:comment | La théorie de l'Espace d'échelle (« Scale-space ») est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du traitement de l'image, et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. (fr) Scale-space theory is a framework for multi-scale signal representation developed by the computer vision, image processing and signal processing communities with complementary motivations from physics and biological vision. It is a formal theory for handling image structures at different scales, by representing an image as a one-parameter family of smoothed images, the scale-space representation, parametrized by the size of the smoothing kernel used for suppressing fine-scale structures. The parameter in this family is referred to as the scale parameter, with the interpretation that image structures of spatial size smaller than about have largely been smoothed away in the scale-space level at scale . (en) La teoria della rappresentazione spazio-scala (o semplicemente spazio-scala) è un framework per la rappresentazione di segnali multi-scala sviluppato nel campo della visione artificiale dell'elaborazione digitale delle immagini e della teoria dei segnali con motivazioni complementari dalla visione biologica e fisica. Il parametro t in questa famiglia è riferito come parametro scala, con l'interpretazione delle strutture d'immagini della grandezza spaziale più piccola di circa che è stata enormemente pulita a livello di spazio-scala alla scala t. (it) Skalrum är ett ramverk för representation av bilder på multipla skalor som utvecklats inom områdena datorseende och bildbehandling. Grundidén är att filtrera originalbilden med Gaussfunktioner av olika storlek så att strukturerna på olika skalor framhävs. I två dimensioner ges Gausskärnan av där skalparametern betecknar variansen. Det finns stora likheter mellan skalrumsrepresentation, och vågelement. Det finns också nära kopplingar till biologiskt seende. En mer detaljerad beskrivning av ämnet med utförliga referenser finns på den engelskspråkiga Wikipedia-sidan scale-space. (sv) Теорія про́стору масшта́бів (англ. scale-space theory) — це основа для багатомасштабного подання сигналів, розроблена спільнотами комп'ютерного бачення, обробки зображень та обробки сигналів з доповняльними мотивами з фізики та біологічного бачення. Це формальна теорія для роботи зі структурами зображень на різних шляхом подавання зображення як однопараметрового сімейства згладжених зображень, масштабопросторо́вого подання́ (англ. scale-space representation), параметрованого розміром ядра , яке використовують для пригнічування дрібномасштабних структур. Параметр у цьому сімействі називають параметром масштабу (англ. scale parameter) з інтерпретацією, що у просторі масштабів структури зображення просторового розміру менше за приблизно було значною мірою згладжено на масштабі . (uk) |
| rdfs:label | Espace d'échelle (fr) Rappresentazione spazio-scala (it) Scale space (en) Skalrum (sv) Простір масштабів (uk) |
| owl:sameAs | freebase:Scale space wikidata:Scale space dbpedia-fr:Scale space dbpedia-it:Scale space dbpedia-sv:Scale space dbpedia-uk:Scale space https://global.dbpedia.org/id/2puq6 |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Scale_space?oldid=1119042471&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace0.png wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace1.png wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace2.png wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace3.png wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace4.png wiki-commons:Special:FilePath/Scalespace5.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Scale_space |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Scale-space dbr:Scale-space_representation dbr:Scale-space_theory dbr:Scale_space_representation dbr:Scale_space_theory |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Scale_(ratio) dbr:Principal_curvature-based_region_detector dbr:Anisotropic_diffusion dbr:Curvelet dbr:Deep_learning dbr:CrysTBox dbr:Gaussian_filter dbr:Gaussian_function dbr:Mipmap dbr:Contourlet dbr:Corner_detection dbr:Andrew_Witkin dbr:Computer_vision dbr:Feature_(computer_vision) dbr:Harris_affine_region_detector dbr:Kernel_density_estimation dbr:Curve-shortening_flow dbr:Bandelet_(computer_science) dbr:Difference_of_Gaussians dbr:Wavelet dbr:Pyramid_(image_processing) dbr:Ridge_detection dbr:Heat_equation dbr:Hermitian_wavelet dbr:Affine_shape_adaptation dbr:Laplace_operator dbr:Blob_detection dbr:Hessian_matrix dbr:Image_segmentation dbr:Canny_edge_detector dbr:Lossy_compression dbr:Scale-invariant_feature_transform dbr:Smoothing dbr:Scale-space_segmentation dbr:N-jet dbr:Scale-space_axioms dbr:Scale_co-occurrence_matrix dbr:Scale_space_implementation dbr:Multi-scale_approaches dbr:Multiresolution_analysis dbr:Multiscale_geometric_analysis dbr:Structure_tensor dbr:Scale-space dbr:Outline_of_computer_vision dbr:Ricker_wavelet dbr:Scale-space_representation dbr:Scale-space_theory dbr:Scale_space_representation dbr:Scale_space_theory |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Scale_space |
