Curvelet

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，その係数の中から上記に該当する係数を拾い集めて，逆FFTを掛けます．以上・・・．

周波数平面におけるある領域とエッジの角度＆尺度の関係が想像できれば，そんなに難しい概念ではないと思われます．むしろですね，結局はFFTに帰着するのかYO! そもそもカーブレットは，ウェーブレットが非理想的であることのアンチテーゼから生まれたので，戻ってくるのは理想的であるフーリエ変換というのは納得せざるを得ない・・・．

直感的な違和感として，エッジのフーリエ変換は係数の分散につながる．分散した係数を集めたからと言ってエッジが再構成できるのか．再構成できたとして，それは筋の良いものなのか．とまぁ，いろいろ先入観やら思いこみやらでゆがんでます．

現状の結論は，よい使い道が思い当たらない．