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Reasoning about edges in scale space

机译：关于比例空间中的边的推理

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Explores the role of reasoning in early vision processing. In particular, the problem of detecting edges is addressed. The authors do not try to develop another edge detector, but rather, they study an edge detector rigorously to understand its behavior well enough to formulate a reasoning process that allow appliance of the detector judiciously to recover useful information. They present a multiscale reasoning algorithm for edge recovery: reasoning about edges in scale space (RESS). The knowledge in RESS is acquired from the theory of edge behavior in scale space and represented by a number of procedures. RESS recovers desired edge curves through a number of reasoning processes on zero crossing images at various scales. The knowledge of edge behavior in scale space enables RESS to select proper scale parameters, recover missing edges, eliminate noise or false edges, and correct the locations of edges. A brief evaluation of RESS is performed by comparing it with two well-known multistage edge detection algorithms.
机译：探索推理在早期视觉处理中的作用。特别地，解决了检测边缘的问题。作者没有尝试开发另一个边缘检测器，而是严格研究边缘检测器以充分了解其行为，以制定推理过程，以使检测器的应用程序能够明智地恢复有用的信息。他们提出了一种用于边缘恢复的多尺度推理算法：关于尺度空间中边缘的推理（RESS）。 RESS中的知识是从尺度空间中的边缘行为理论中获得的，并由许多过程表示。 RESS通过各种推理过程以各种比例在零交叉图像上恢复所需的边缘曲线。尺度空间中边缘行为的知识使RESS可以选择合适的尺度参数，恢复缺失的边缘，消除噪声或假边缘以及校正边缘的位置。通过将RESS与两种众所周知的多级边缘检测算法进行比较，可以对RESS进行简要评估。

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