基于剪切波的尺度不变兴趣点检测
计算机视觉与模式识别
2017-05-24 v1
摘要
剪切波是一种相对较新的方向性多尺度信号分析框架，已被证明能有效增强多尺度下的信号不连续性，如边缘和角点。本文致力于解决在剪切波框架中检测和描述类斑点特征的问题。我们推导出一种对斑点检测非常有效且与高斯拉普拉斯算子密切相关的度量。我们证明了该度量在连续情况下满足完美的尺度不变性。在离散设置下，我们推导了斑点检测和关键点描述的算法。最后，我们提供了研究结果的定性论证以及在基准数据上的定量评估。我们还报告了实验证据，表明得益于剪切波的稀疏特性，我们的方法非常适合处理压缩和噪声图像。
引用
@article{arxiv.1607.07639,
title = {Scale Invariant Interest Points with Shearlets},
author = {Miguel A. Duval-Poo and Nicoletta Noceti and Francesca Odone and Ernesto De Vito},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.07639},
year = {2017}
}