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Das Bildanalysesystem HORUS: gegenw artiger Stand und Weiterentwicklungen

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Abstract

Zusammenfassung. Vorgestellt werden Architektur, Datenstrukturen und Hauptmodule des Bildanalysesystems HORUS. HORUS ist ein Werkzeug mit dem alle Stufen des Analyseprozesses von der Vorver-arbeitung bis zur Interpretation problemorientiert durchgef uhrt werden k onnen. Basierend auf hierarchischen Datentypen (von der Bildmatrix zu relationalen Strukturen) und funktionalen Operatoren erm oglichen ver-schiedene Module (Benutzerschnittstelle, Operatordatenbasis, automati-sche Konnguration etc.) eine schnelle und sichere Programmentwicklung.
Werkzeuge Objektverwaltung
Prolog
Sprachschnittstelle
Kernsystem
Benutzerschnittstelle
Operatordatenbasis
automatische Konfiguration
LispC / C++ Smalltalk
Graphische
mittlere
Helligkeit
Kanten-
filter Schwell-
wert
Graubild-
Quelle
(noch zu
spezifizierende
Operationen)
Zahlenwerte
Slider
Bilddaten
Segmente
Bild-
verteiler Daten-
senke
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Article
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An algorithm for automatic selection of a nonlinear function appropriate for object enhancement of a given image is described. The algorithm does not need iterative visual interaction and prior knowledge of image statistics in order to select the transformation function for its optimal enhancement. A quantitative measure for evaluating enhancement equality has been provided based on fuzzy geometry. The concept of minimizing fuzziness (ambiguity) in both grayness and in spatial domain, as used by Pal and Rosenfeld [4], has been adopted. The selection criteria are further justified from the point of bounds of the membership function. The effectiveness of the algorithm is demonstrated for unimodal and right skewed images when possible nonlinear transformation functions are taken into account.
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Canny stellte 1983 Gütekriterien für Kantendetektoren vor, durch deren Optimierung er einen optimalen eindimensionalen FIR-Filter für Stufenkanten gewann. Vier Jahre später präsentierte Deriche ein Verfahren zur Kantendetektion, das unmittelbar auf Cannys Ansatz aufbaut, jedoch IIR-Filter verwendet, die sich sehr effizient rekursiv implementieren lassen. Allerdings werden bei Verwendung der Deriche-Filter die Kantenamplituden in Abhängigkeit von den Kantenrichtungen systematisch verzerrt. Im folgenden wird gezeigt, daß es sich dabei um einen systematischen Amplitudenfehler handelt, der sich durch eine einfache Modifikation des Verfahrens beseitigen läßt. Aufgrund seiner offensichtlichen „Verwandschaft“ mit den Deriche-Filtern wird auch der Shen-Filter in die Untersuchungen mitaufgenommen.
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Die Arbeit betrifft eine programm- und gerätetechnische Lösung zur rechnerunterstützten Auswertung forstwirtschaftlicher Luftbilder, wobei eine praktische Nutzung angestrebt wird.
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Die Theorie der Markov-Felder liefert einen allgemeinen und systematischen Ansatz für eine kontextsensitive Bildinterpretation. In diesem Beitrag stellen wir eine Erweiterung dieses Ansatzes durch topologische Graphen und ein „Learning by example“-Verfahren für die automatische Generierung von Markov-Feld-Datenbasen vor. Die räumlichen Beziehungen disjunkter Bildregionen werden durch eine symmetrische Relation relativer topologischer Tiefen mit Hilfe der lokalen Charakteristiken eines allgemeinen Markov-Feldes (MF) modelliert. Bildregionen und relationale Beziehungen bilden einen Graphen, der das Nachbarschaftssystem des MF festlegt, und dessen Knotenbewertungen als Zustände des MF den konkreten Interpretationen der Regionen entsprechen. Die für das Bildverstehen notwendige Datenbasis, ein Ensemble von Potentialfunktionen, wird mitsamt der räumlichen Beziehungsstruktur aus einer Menge von für eine Interpretationsdomäne typischen Beispielbildern automatisch erzeugt. Der Interpretationsvorgang wird als Maximum-a-posteriori-Formulierung (MAP) betrachtet, die basierend auf den a priori Kenntnissen der Datenbasis mit Hilfe eines stochastischen Relaxationsverfahrens maximiert wird.
Article
Includes bibliographical references (p. 350-504) and indexes. W. Eric L. Grimson ; with contributions from Tomá³ Lozano-Pé²¥z, Daniel P. Huttenlocher.
http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/6035/5/bac5821.0001.001.pdf http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/6035/4/bac5821.0001.001.txt
Erkl arungsbasiertes Computer-Sehen von Bildfolgen. Dissertation, In x-Verlag
  • J Pauli
J. Pauli. Erkl arungsbasiertes Computer-Sehen von Bildfolgen. Dissertation, In x-Verlag, St. Augustin, 1993.
Automatization in the Design of Image Understanding Systems
  • B Radig
  • W Eckstein
  • K Klotz
  • T Messer
  • J Pauli
B. Radig, W. Eckstein, K. Klotz, T. Messer, J. Pauli. Automatization in the Design of Image Understanding Systems. Proc. 5th International Conference, IEA/AIE-92, Paderborn, Springer-Verlag 1992, LNAI 604, S. 35-45