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Wavelet-based corner detection technique using optimal scale

机译:基于最优尺度的基于小波的角点检测技术

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摘要

In this paper we present a novel technique for wavelet-based corner detection using singular value decomposition (SVD). Here SVD facilitates the selection of global natural scale in discrete wavelet transform. We define natural scale as the level associated with most prominent(dominant)eigenvalue. Eigenvector corresponding to dominant eigenvalue is considered as the optimal scale. The corners are detected at the locations corresponding to modulus maxima. Results indicated the suitability of the approach. Comparison with a recently proposed technique is also provided.
机译:在本文中,我们提出了一种使用奇异值分解(SVD)的基于小波的角点检测的新技术。 SVD有助于在离散小波变换中选择全局自然尺度。我们将自然尺度定义为与最突出的(主导)特征值相关的水平。对应于主要特征值的特征向量被认为是最优尺度。在对应于模数最大值的位置处检测到拐角。结果表明该方法的适用性。还提供了与最近提出的技术的比较。

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