ScholarGate
Assistent
Machine learningMulti-scale image analysis

Scale-Space Theorie

Scale-space theorie, ontwikkeld door Witkin en Lindeberg, biedt een principieel wiskundig raamwerk voor het gelijktijdig analyseren van beelden op meerdere schalen. Door schaal te behandelen als een expliciete dimensie en Gaussische vervaging te gebruiken, maakt scale-space theorie detectie en analyse van kenmerken op geschikte schalen mogelijk, waarmee het fundamentele probleem van 'op welke schaal moet ik analyseren?' wordt opgelost.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Lindeberg, T. (1994). Scale-space theory: A basic tool for analyzing structures at different scales. Journal of Applied Statistics, 21(2), 225–270. DOI: 10.1080/757582976
  2. Witkin, A. P. (1983). Scale-space filtering. Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 1019–1022. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Scale-Space Theory and Multi-Scale Image Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/computer-vision/scale-space-theory

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateScale-Space Theory (Scale-Space Theory and Multi-Scale Image Analysis). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/computer-vision/scale-space-theory · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026