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Edge-preserving multiscale image decomposition based on local extrema

机译:基于本地极值的边缘保留多尺度图像分解

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摘要

We propose a new model for detail that inherently captures oscillations, a key property that distinguishes textures from individual edges. Inspired by techniques in empirical data analysis and morphological image analysis, we use the local extrema of the input image to extract information about oscillations: We define detail as oscillations between local minima and maxima. Building on the key observation that the spatial scale of oscillations are characterized by the density of local extrema, we develop an algorithm for decomposing images into multiple scales of superposed oscillations.
机译:我们提出了一种新模型,详细介绍了固有地捕获振荡,这是一个关键属性,将纹理与各个边缘区分开来。通过技术在经验数据分析和形态学图像分析中启发,我们使用输入图像的局部极值提取有关振荡的信息:我们将详细信息定义为局部最小值和最大值之间的振荡。构建关于振荡的空间尺度的关键观察,其特征在于局部极值的密度,我们开发一种将图像分解成多个叠加振荡的算法。

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