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基于布朗图像模型的最小似然图像特征与尺度检测

Minimum Likelihood Image Feature and Scale Detection Based on the Brownian Image Model
课程网址: http://videolectures.net/gpip06_pedersen_mlifs/  
主讲教师: Kim S. Pedersen
开课单位: 哥本哈根大学
开课时间: 2007-02-25
课程语种: 英语
中文简介:
我们提出了一种基于分数布朗图像模型的图像特征和尺度检测的新方法,其中图像是平面上高斯随机过程的实现。图像特征是通常稀疏地分布在图像中的兴趣点。我们建议通过检测尺度空间中的点来检测这些点及其内在尺度,这些点在局部最小化模型下的可能性。
课程简介: We present a novel approach to image feature and scale detection based on the fractional Brownian image model in which images are realisations of a Gaussian random process on the plane. Image features are points of interest usually sparsely distributed in images. We propose to detect such points and their intrinsic scale by detecting points in scale-space that locally minimises the likelihood under the model.
关 键 词: 布朗图像; 尺度检测; 高斯随机过程
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-04-15:cwx
阅读次数: 29