A general framework for low level vision
A general framework for low level vision
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DOI：
10.1109/83.661181
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发表时间：
1998-03-01
影响因子：
10.6
通讯作者：
Malladi, R
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sochen, N;Kimmel, R;Malladi, R
我们引入了一个新的几何框架，在此基础上给出了图像尺度空间和增强的自然流动，我们将强度图像视为(XI)空间中的曲面，因此对于灰度图像而言，图像是三维空间中的二维曲面，对于彩色图像而言，是五维空间中的二维曲面。新的公式统一了许多经典的方案和算法，通过对强度对比度的简单缩放，产生了新的高效方案，多维信号的扩展变得自然，并导致了强大的去离子和尺度空间算法。
We introduce a new geometrical framework based on which natural flows for image scale space and enhancement are presented, We consider intensity images as surfaces in the (x.I) space, The image is, thereby, a two-dimensional (2-D) surface in three-dimensional (3-D) space for gray-level images, and 2-D surfaces in five dimensions for color images. The new formulation unifies many classical schemes and algorithms via a simple scaling of the intensity contrast, and results in new and efficient schemes, Extensions to multidimensional signals become natural and lead to powerful deionising and scale space algorithms.