Multiskalenrepräsentation

Zusammenfassung

Die in Kapitel 10 diskutierten Nachbarschaftsoperationen können nur der Ausgangspunkt für die Bildanalyse sein, da sie lediglich lokale Merkmale in der Größenordnung von höchstens einigen Pixeln extrahieren. Es ist klar, dass Bilder auch großskalige Information enthalten. Zu ihrer Extraktion benötigen wir entsprechend größere Filtermasken. Allerdings erhöht sich der Rechenaufwand bei der Verwendung großer Filtermasken beträchtlich. Nutzen wir eine Maske der Größe R ^D in einem D-dimensionalen Bild, ist die Zahl der Rechenoperationen proportional zu R ^D. Eine Verdoppelung der Größe führt also zu einem Anstieg der Zahl der Rechenoperationen auf das Vier- und Achtfache bei zwei- bzw. dreidimensionalen Bildern. Bei um den Faktor 10 größeren Skalen steigt die Zahl der Operationen bei zweidimensionalen Bildern um den Faktor 100 und bei dreidimensionalen um den Faktor 1000.