“尺度空间”:计算机视觉与图像处理中的一种表示方法,把同一幅图像在不同平滑尺度(通常用高斯模糊的尺度参数来控制)下形成的一系列图像看作一个“空间”,用于在不同尺度上稳定地检测结构与特征(如边缘、角点、斑点等)。也常写作 scale space。
The detector searches for features in scale-space to handle objects of different sizes.
检测器在尺度空间中寻找特征,以适应不同大小的物体。
By analyzing the image across scale-space, we can locate blobs that persist over multiple scales and are less sensitive to noise.
通过在尺度空间中分析图像,我们可以找到在多个尺度上持续存在、且对噪声不太敏感的斑点结构。
/ˈskeɪl speɪs/
由 scale(尺度) + space(空间) 组合而成,强调“把不同尺度下的图像表示视为一个整体的空间”。该概念在20世纪80年代的视觉研究中系统化发展,常与高斯平滑、尺度参数与多尺度特征检测联系在一起。