Vektorielle Mehrniveaupassung. Anwendungen in der Bildsegmentierung

  • Die Anwendungen der vektoriellen Mehrniveaupassung in der Bildsegmentierung stehen in unmittelbarer Nachbarschaft zum verbreiteten Ansatz, Bilder mit Methoden der Variationsrechnung über einen Energieterm zu segmentieren. Beiden Verfahren ist gemeinsam, daß sie versuchen, das gegebene Bild durch stückweise stetige Funktionen zu approximieren. Die maximalen Teilmengen des Definitionsbereichs, auf denen die approximierende Funktion stetig ist, bilden dann die Segmente. Im Gegensatz zu dem in der Literatur häufig unter dem Schlagwort Mumford-Shah-Modell bekannten Energieminimierungsverfahren ist der Raum der Funktionen, mit denen das Bild approximiert wird, bei der vektoriellen Mehrniveaupassung ein endlicher Vektorraum. Ein weiterer Unterschied zu diesem Ansatz ist das System der erlaubten Mengen. Es werden nur Segmentierungen erlaubt, deren Segmente aus diesem Mengensystem sind. Die durch diese Einschränkung schlankere Theorie führt zu einer gesicherten Existenz einer optimalen Lösung des Segmentierungsproblems, die der gängigenDie Anwendungen der vektoriellen Mehrniveaupassung in der Bildsegmentierung stehen in unmittelbarer Nachbarschaft zum verbreiteten Ansatz, Bilder mit Methoden der Variationsrechnung über einen Energieterm zu segmentieren. Beiden Verfahren ist gemeinsam, daß sie versuchen, das gegebene Bild durch stückweise stetige Funktionen zu approximieren. Die maximalen Teilmengen des Definitionsbereichs, auf denen die approximierende Funktion stetig ist, bilden dann die Segmente. Im Gegensatz zu dem in der Literatur häufig unter dem Schlagwort Mumford-Shah-Modell bekannten Energieminimierungsverfahren ist der Raum der Funktionen, mit denen das Bild approximiert wird, bei der vektoriellen Mehrniveaupassung ein endlicher Vektorraum. Ein weiterer Unterschied zu diesem Ansatz ist das System der erlaubten Mengen. Es werden nur Segmentierungen erlaubt, deren Segmente aus diesem Mengensystem sind. Die durch diese Einschränkung schlankere Theorie führt zu einer gesicherten Existenz einer optimalen Lösung des Segmentierungsproblems, die der gängigen Vorstellung einer Segmentierung genügt. Die Berechnung lokaler Optima ist algorithmisch innerhalb der Theorie umsetzbar.show moreshow less

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Metadaten
Author:Tobias Hanning
URN:urn:nbn:de:bvb:739-opus-295
Advisor:Klaus Donner
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Year of Completion:2002
Date of Publication (online):2002/10/17
Publishing Institution:Universität Passau
Granting Institution:Universität Passau, Fakultät für Informatik und Mathematik
Date of final exam:2002/01/19
Release Date:2003/06/16
Tag:Energieminimierung; Vektorielle Mehrniveaupassung; stückweise stetige Approximation
GND Keyword:Bildsegmentierung; Mumford-Shah-Funktional; Approximation
Institutes:Fakultät für Informatik und Mathematik / Mitarbeiter Lehrstuhl/Einrichtung der Fakultät für Informatik und Mathematik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
open_access (DINI-Set):open_access
Licence (German):License LogoStandardbedingung laut Einverständniserklärung