Abstract-The skalan-rymd teknik som införts av Witkin innebär att generera grövre upplösning bilder genom att sammanfläta den ursprungliga bilden med en Gaussian kärna. Detta tillvägagångssätt har en stor nackdel: det är svårt att exakt få tag på de "semantiskt meningsfulla" kanterna på grova skalor. I detta dokument föreslår vi en ny definition av skalan-rymd, och introducerar en klass av algoritmer som inser det med hjälp av en diffusionsprocess. Spridningskoefficienten väljs för att variera rumsligt på ett sådant sätt att man uppmuntrar till utjämning inom regionen i stället för utjämning mellan regioner. Det visas att "ingen ny maxima bör genereras på grova skalor" egenskap av konventionell skala utrymme bevaras. Eftersom regiongränserna i vår strategi fortfarande är skarpa, får vi en högkvalitativ kantdetektor som framgångsrikt utnyttjar global information. Experimentella resultat visas på ett antal bilder. Algoritmen omfattar elementära, lokala operationer replikerade över bilden gör parallella hårdvaruimplementeringar möjliga.
För att lösa denna fråga föreslås en ny definition av skalans representation.
Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}