An Entity of Type: software, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org:8891

Affine shape adaptation is a methodology for iteratively adapting the shape of the smoothing kernels in an affine group of smoothing kernels to the local image structure in neighbourhood region of a specific image point. Equivalently, affine shape adaptation can be accomplished by iteratively warping a local image patch with affine transformations while applying a rotationally symmetric filter to the warped image patches. Provided that this iterative process converges, the resulting fixed point will be affine invariant. In the area of computer vision, this idea has been used for defining affine invariant interest point operators as well as affine invariant texture analysis methods.

Property Value
dbo:abstract
  • Affine shape adaptation is a methodology for iteratively adapting the shape of the smoothing kernels in an affine group of smoothing kernels to the local image structure in neighbourhood region of a specific image point. Equivalently, affine shape adaptation can be accomplished by iteratively warping a local image patch with affine transformations while applying a rotationally symmetric filter to the warped image patches. Provided that this iterative process converges, the resulting fixed point will be affine invariant. In the area of computer vision, this idea has been used for defining affine invariant interest point operators as well as affine invariant texture analysis methods. (en)
  • Adaptación de forma afín es una metodología para adaptar iterativamente la forma de los núcleos (kernels) suavizados en un grupo afín de núcleos (kernels) suavizados de la estructura local de una imagen en una vecindad de un punto específico de la imagen. Equivalentemente, adaptación de forma afín puede hacerse deformación iterativa a un parche local de una imagen con transformaciones afines mientras se aplica un filtro rotacional simétrico a los parches deformados de la imagen. Suponiendo que este proceso iterativo converge, el punto fijo resultante será invariante afín. En el área de visión computacional, esta idea ha sido utilizada para definir puntos afines de interés como invariantes operadores así también como métodos para tratar con texturas invariantes afines. (es)
  • Афі́нне пристосо́вування фо́рми (англ. Affine shape adaptation) — це методологія ітеративного пристосовування форми ядер згладжування в ядер згладжування до локальної структури зображення в області околу конкретної точки зображення. Еквівалентно, афінне пристосовування форми можливо здійснювати ітеративним деформуванням афінними перетвореннями локального фрагмента зображення, застосовуючи обертово-симетричний фільтр до деформованих фрагментів зображення. За умови, що цей ітеративний процес збігається, отримувана в результаті фіксована точка буде афінно інваріантною (англ. affine invariant). В галузі комп'ютерного бачення цю ідею використали для визначення афінно інваріантних операторів особливих точок, а також афінно інваріантних методів аналізу текстур. (uk)
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 6866265 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 11236 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1093497968 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
gold:hypernym
rdf:type
rdfs:comment
  • Affine shape adaptation is a methodology for iteratively adapting the shape of the smoothing kernels in an affine group of smoothing kernels to the local image structure in neighbourhood region of a specific image point. Equivalently, affine shape adaptation can be accomplished by iteratively warping a local image patch with affine transformations while applying a rotationally symmetric filter to the warped image patches. Provided that this iterative process converges, the resulting fixed point will be affine invariant. In the area of computer vision, this idea has been used for defining affine invariant interest point operators as well as affine invariant texture analysis methods. (en)
  • Adaptación de forma afín es una metodología para adaptar iterativamente la forma de los núcleos (kernels) suavizados en un grupo afín de núcleos (kernels) suavizados de la estructura local de una imagen en una vecindad de un punto específico de la imagen. Equivalentemente, adaptación de forma afín puede hacerse deformación iterativa a un parche local de una imagen con transformaciones afines mientras se aplica un filtro rotacional simétrico a los parches deformados de la imagen. Suponiendo que este proceso iterativo converge, el punto fijo resultante será invariante afín. En el área de visión computacional, esta idea ha sido utilizada para definir puntos afines de interés como invariantes operadores así también como métodos para tratar con texturas invariantes afines. (es)
  • Афі́нне пристосо́вування фо́рми (англ. Affine shape adaptation) — це методологія ітеративного пристосовування форми ядер згладжування в ядер згладжування до локальної структури зображення в області околу конкретної точки зображення. Еквівалентно, афінне пристосовування форми можливо здійснювати ітеративним деформуванням афінними перетвореннями локального фрагмента зображення, застосовуючи обертово-симетричний фільтр до деформованих фрагментів зображення. За умови, що цей ітеративний процес збігається, отримувана в результаті фіксована точка буде афінно інваріантною (англ. affine invariant). В галузі комп'ютерного бачення цю ідею використали для визначення афінно інваріантних операторів особливих точок, а також афінно інваріантних методів аналізу текстур. (uk)
rdfs:label
  • Affine shape adaptation (en)
  • Adaptación de forma afín (es)
  • Афінне пристосовування форми (uk)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License