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.…
Author: | Tobias Hanning |
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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): | Standardbedingung laut Einverständniserklärung |