Scale space とは

スケール・スペース理論は、物理学および生物学的視覚からの相補的な動機を有するコンピュータビジョン、画像処理および信号処理コミュニティによって開発されたマルチスケール信号表現のためのフレームワークである。ファインスケール構造を抑制するために使用される平滑化カーネルのサイズによってパラメータ化された平滑化された画像の1パラメータファミリとして画像を表現することによって、異なるスケールで画像構造を処理するための正式な理論である。このファミリのパラメータ t {\displaystyle t} はスケールパラメータと呼ばれ、約 t {\displaystyle {\sqrt {t}}} より小さい空間サイズの画像構造がスケール t {\displaystyle t} でスケール空間レベルで大きく平滑化されていると解釈されている。
スケール空間の主なタイプは、幅広い適用性を持ち、小さなスケール空間公理から派生することが可能であるという魅力的な特性を有する線形(ガウス)スケール空間である。対応するスケール・スペース・フレームワークは、視覚情報を処理するコンピュータ化されたシステムのための大きなクラスの視覚操作を表現するための基礎として使用することができるガウス導関数演算子の理論を包含する。このフレームワークはまた、画像データで起こり得るサイズ変動に対処するために必要な視覚操作をスケール不変にすることを可能にする。実世界のオブジェクトは異なるサイズであり、さらにオブジェクトとカメラとの間の距離が状況に応じて異なる場合があります。