Algebraic Topology: A guide to literature
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141 WebLog
思ったこと、考えたこと、プログラミング、WEB、画像処理、ケータイについて、つらつらと書いてます。いわゆる日記かな。 週末は、いわゆるいつもの齊藤研の人々とラフォーレ修善寺までテニスとかバドミントンとかバスケ等をしに行ってきました。 ラフォーレ修善寺は去年・一昨年と学会でも行っているので、今年で３年連続です。色々な会社と保養所契約をしているそうで、広い敷地内にテニスコートやコテージが一杯あるので泊まりがけでテニスするならお勧めですよ。 せっかくなので、いつもと違う感じにしてみようということで夕食をフランス料理にしてみたけれど、こういうのもなかなか良いですね。お祝い感も出せて良かった。 帰りは、今までに２回も修善寺市には行っているのに、まだ行ったことが無かった修善寺・温泉街をぶらぶら観光・温泉に入り、カーナビに言われるがまま”なんとか峠”を越え、小田原城を見学し、茅ヶ崎でご飯を食べて、海岸で
Curvelet - タンタン的思考
難しすぎてよく分かりません．おおざっぱに言うと，カーブレットは位置と角度と尺度（スケール）に着目した多重解像度解析なのかな．ウェーブレットは位置と周波数と尺度（スケール）に着目した多重解像度解析でしたね（多分）．こうやって相対に考えていくと理解が早いのかもしれませんよ． これと骨格画像の関係は，エッジに沿ってカーブレットの係数が生じる，ということだと思われます．私の立場から言わせれば，所詮ラスター表現の域から出ないんじゃないか，と．逆に得られる知見としては，解像度を落とす毎に角度も粗くなるということ．これはベクター表現でも曲率とラスタライズの解像度の関係に適用できるのかも知れない．なんてことをつらつら思いました． もう少しカーブレットの現実的（具体的）なところを見てみます．まずは，適当な解像度を指定し，その時に得られる角度の粗さを決定します．次に，画像全体にFFTを掛けて，その係数の中から
ちょっと気になる Curvelet 変換
"Text Extraction From Graphical Document Images Using Sparse Representation" という論文をつらつら読んでいたところ，文書画像にあるダイアグラムの文字要素と罫線要素をうまく分離していてスゲー！ちょっとやってみようと思ったんですけど，Curvelet 変換なるものが基盤の理論になっているようで，こいつがなかなか難しい。 日本語の資料がまだ少なくてあたしもさっき知ったばかりなんですけれど，Curvelet 変換というのは，Wavelet 変換と同じマルチスケールな変換のようです。フーリエ変換が，局所的な波を上手く検出できない不便があったのに対して，Wavelet 変換はマザーウェーブレットをスケーリング（拡大・伸縮）することで局所的な波の特性を得ることができたのでした。しかし，Wavelet 変換にも難儀なところがあって
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