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• W2101762201 abstract "We present a new approach to the problem of two-dimensional multiscale shape representation and analysis, based on the one-dimensional continuous wavelet transform (CWT). The shape is represented by the complex signal that describes its boundary, and the CWT is applied to this signal, leading to the so-called W-representation. Wavelet theory provides the W-representation with several properties that are generally required from shape representation frameworks. In addition, we introduce algorithms for extracting meaningful information about the shape from its W-representation, for instance, detection of dominant points and shape partitioning, natural scales analysis, and fractal-based analysis. The algorithms that accomplish these tasks are tested on shapes obtained from synthetic and real images. Thus the W-representation yields a unified approach to a number of important problems of shape characterization for purposes of machine vision. Wir stellen eine neue Betrachtungsweise des Problems der zweidimensionalen multiskalaren Formdarstellung und -analyse vor, die auf der eindimensionalen kontinuierlichen Wavelet-Transformation (CWT) beruht. Die Form wird durch das komplexe Signal repräsentiert, das ihre Konturen beschreibt. Die CWT wird auf dieses Signal angewendet und führt zur sogenannten W-Darstellung. Die Wavelet-Theorie liefert verschiedene Eigenschaften der W-Darstellung, die im allgemeinen von der Struktur der Formdarstellung benötigt werden. Darüber hinaus stellen wir Algorithmen vor, die bedeutungsvolle Informationen extrahieren, wie z.B. Detektion dominanter Punkte und Formunterteilung, natürlich skalierte Analyse und fraktal skalierte Analyse. Die Algorithmen, die diese Aufgaben erfüllen, werden an Formen von synthetischen und realen Bildern getestet. So führt die W-Darstellung auf eine vereinheitlichte Betrachtungsweise für eine Zahl wichtiger Probleme der Formcharakterisierung in Hinblick auf maschinelle Bilderkennung. Nous présentons une nouvelle approche au problème de la représentation multiéchelle et de l'analyse des formes bidimensionnelles. La méthode est basée sur la transformée en ondelettes continue unidimensionnelle. Une forme donnée est représentée par le signal complexe qui décrit son contour. Prenant la transformée en ondelettes de ce signal, on obtient ce qui est appelé ici la W-représentation de la forme. La théorie des ondelettes dote cette W-représentation de plusieurs propriétés qui sont généralement requises des formalismes de représentation des formes. Nous introduisons ensuite des algorithmes permettant d'extraire de la W-représentation d'une forme différentes informations utiles à son propos, telles que la détection des points dominants et de la partition de la forme, l'identification des échelles naturelles, ou une analyse de type fractal. Les algorithmes effectuant ces tâches sont testés sur différentes formes provenant d'images réelles ou synthétiques. En conclusion, la W-représentation fournit une approche unifiée d'un certain nombre de problèmes importants de la caractérisation des formes en vue de la vision robotique." @default.
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