Key points are not available for this paper at this time.
تتناول هذه الورقة الكشف عن الهياكل ذات المستوى المنخفض في الصور. تصف خوارزمية لتقسيم الصور على مقاييس متعددة. المناطق المكتشفة متجانسة ومحيطة بأطراف مغلقة. تمثل الأساليب السابقة لتقسيم الصور على مقاييس متعددة صورة بتدرجات مختلفة باستخدام مساحة المقياس. ومع ذلك، يتم تمثيل الهيكل بشكل ضمني فقط في هذا التمثيل، كما أن الهياكل عند المقاييس الخشنة تكون ناعمة بشكل ملحوظ، ومشكلة استخراج الهياكل لم يتم تناولها. تجادل هذه الورقة بأن قضايا اختيار المقياس وكشف الهياكل لا يمكن معالجتها بشكل منفصل. يتم تقديم مفهوم جديد للمقياس يمثل هياكل الصورة على مقاييس مختلفة، وليس الصورة نفسها. يتم دمج هذا المقياس في تحويل غير خطي يجعل الهيكل واضحًا في النطاق المحول. يتم تحديد الهياكل التي تكون مستقرة (محليًا غير متغيرة) أمام تغييرات المقياس كأشياء ذات صلة بصرية. يمكن اعتبار التحويل كجمع للأدلة الموزعة مكانيًا للأطراف والمناطق، وجعلها متاحة في مواقع الأطراف، مما يسهل الكشف المدمج عن الأطراف والمناطق دون نماذج تقييدية للهندسة أو التجانس. بهذا المعنى، فإنه يؤدي تحليل الجشطالت. يتم تحديد جميع معلمات المقياس للتحويل تلقائيًا، ويمكن تحديد هيكل أي هندسة عشوائية دون أي تنعيم، حتى عند المقاييس الخشنة.
درس تاب وآخرون (الخميس) هذا السؤال.