http://wiki.citydatum.com/index.php?action=history&feed=atom&title=%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E7%A9%BA%E9%97%B4 2026-05-05T05:36:22Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.29.1 http://wiki.citydatum.com/index.php?title=%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E7%A9%BA%E9%97%B4&diff=737&oldid=prev 2018-09-08T06:11:52Z

<p>创建页面，内容为“{{提示|该页面仍需进一步完善，欢迎加入我们}} 尺度空间（Scale space）是<a href="/index.php?title=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89" title="计算机视觉">计算机视觉</a>领域的常见感念，是观测、获取或者处…”</p> <p><b>新页面</b></p><div>{{提示|该页面仍需进一步完善，欢迎加入我们}}<br /> 尺度空间（Scale space）是[[计算机视觉]]领域的常见感念，是观测、获取或者处理信息的不同尺度的一种数学集合。<br /> <br /> == 概述 == <br /> * 图像的尺度空间是指图像的模糊程度，而非图像的大小。近距离看一个物体和远距离看一个物体，模糊程度是不一样的；从近到远，图像越来越模糊的过程，也是图像的尺度越来越大的过程。<br /> === 尺度空间的作用 === <br /> * 用计算机视觉系统分析未知场景时，计算机并不预先知道图像中物体的尺度。需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度；<br /> * 不同的尺度下都有同样的关键点，那么在不同的尺度的输入图像下就都可以检测出来关键点匹配，也就是尺度不变性；<br /> <br /> == 应用 ==<br /> * David G. Lowe教授基于描述数字图像局部特征的尺度空间概念，于1999年提出尺度不变特征变换算法（Scale-invariant feature transform，SIFT）；<br /> * 在信息获取与处理、建筑、城市学等不同学科中，都有类似的概念，或有借用尺度空间的概念与方法的可能；<br /> <br /> == 上手 ==<br /> <br /> == 参考链接 ==<br /> * [[wikipedia:Scale_space|Wikipedia: Scale space]]<br /> * [https://blog.csdn.net/bigazrael/article/details/51016025 关于尺度空间的理解]，BigAzrael，CSDN (Chinese Software Developer Network)<br /> * [https://blog.csdn.net/jinzhichaoshuiping/article/details/52971056 多尺度空间]，akuarius，CSDN (Chinese Software Developer Network)<br /> * [http://www.cs.ubc.ca/~lowe/home.html David Lowe 个人主页]<br /> * [https://baike.baidu.com/item/SIFT/1396275 百度百科：SFIT]<br /> * [https://baike.baidu.com/item/尺度空间/22460550 百度百科：尺度空间]</div>

Reiziuh