human
Veuillez expliquer ce qu'est "l'espace d'échelle"
gpt
La théorie échelle-espace est un cadre de représentation multi-échelle du signal développé par les communautés de vision par ordinateur, de traitement d'image et de traitement du signal avec des motivations complémentaires issues de la physique et de la vision biologique. Il s'agit d'une théorie formelle pour gérer les structures d'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille à un paramètre d'images lissées, la représentation échelle-espace, paramétrée par la taille du noyau de lissage utilisé pour supprimer les structures à échelle fine. Le paramètre



t


{\displaystyle t}

 dans cette famille est appelé paramètre d'échelle, avec l'interprétation que les structures d'image de taille spatiale inférieure à environ





t




{\displaystyle {\sqrt {t}}}

 ont été en grande partie lissées au niveau de l'espace-échelle à l'échelle



t


{\displaystyle t}

.
Le principal type d'espace d'échelle est l'espace d'échelle linéaire (gaussien), qui a une large applicabilité ainsi que la propriété attrayante de pouvoir dériver d'un petit ensemble d'axiomes d'espace d'échelle. Le cadre échelle-espace correspondant englobe une théorie des opérateurs dérivés gaussiens, qui peut être utilisée comme base pour exprimer une large classe d'opérations visuelles pour les systèmes informatisés qui traitent les informations visuelles. Ce cadre permet également de rendre les opérations visuelles invariantes à l'échelle, ce qui est nécessaire pour gérer les variations de taille pouvant survenir dans les données d'image, car les objets du monde réel peuvent être de tailles différentes et, en outre, la distance entre l'objet et la caméra peut être inconnu et peut varier selon les circonstances.[10]