【24h】

Meaningful alignments

机译:有意义的对齐

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摘要

We propose a method for detecting geometric structures in an image, without any a priori information. Roughly speaking, we say that an observed geometric event is "meaningful" if the expectation of its occurences would be very small in a random image. We discuss the apories of this definition, solve several of them by introducing "maximal meaningful events" and analyzing their structure. This methodology is applied to the detection of alignments in images. [References: 17]
机译:我们提出了一种无需任何先验信息即可检测图像中几何结构的方法。粗略地说,我们说,如果观察到的几何事件在随机图像中的出现期望很小,则它是“有意义的”。我们讨论了此定义的先例,通过引入“最大有意义的事件”并分析其结构来解决其中的一些问题。该方法应用于图像对准的检测。 [参考:17]

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