Meaningful Scales Detection: an Unsupervised Noise Detection Algorithm for Digital Contours

Abstract : This work presents an algorithm which permits to detect locally on digital contours what is the amount of noise estimated from a given maximal scale. The method is based on the asymptotic properties of the length of the maximal segment primitive.
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Image Processing On Line, IPOL - Image Processing on Line, 2014, Special Issue on Discrete Geometry (DGCI 2011), 4, pp.18. 〈10.5201/ipol.2014.75〉
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Contributeur : Bertrand Kerautret <>
Soumis le : mardi 3 février 2015 - 23:08:05
Dernière modification le : mardi 18 décembre 2018 - 16:18:26
Document(s) archivé(s) le : mercredi 27 mai 2015 - 16:35:56

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Bertrand Kerautret, Jacques-Olivier Lachaud. Meaningful Scales Detection: an Unsupervised Noise Detection Algorithm for Digital Contours. Image Processing On Line, IPOL - Image Processing on Line, 2014, Special Issue on Discrete Geometry (DGCI 2011), 4, pp.18. 〈10.5201/ipol.2014.75〉. 〈hal-01112936〉

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