Mehrfachorientierung und Mehrfach-Steuerbarkeit in der Bildanalyse
Mikrosysteme
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Zusammenfassend läßt sich sagen, dass der Strukturtensor Ansatz sowie das Verfahren mit Steuerbaren Filtern eine gute Performanz gegenüber den beiden Kriterien aufzeigen. Das Strukturtensor Verfahren besticht durch seine Geschwindigkeit, wohingegen das Verfahren mit den Steuerbaren Filtern durch eine höhere Genauigkeit und eine bessere Winkelauflösung bei stärkerem Rauschen überzeugt. Abhängig von der jeweiligen Anwendung ist das eine Verfahren dem anderen vorzuziehen. Sind die Bilder kaum verrauscht, so wird die Entscheidung maßgeblich durch die Laufzeit bestimmt und zugunsten des Strukturtensor Verfahrens getroffen werden. Bei stärkerem Rauschen dagegen wird die Entscheidung eher auf das Verfahren mit Steuerbaren Filtern fallen, weil auf diese Weise Schätzungsfehler reduziert werden. Die Ergebnisse des RANSAC basierten Verfahren waren enttäuschend. Die Analyse der Evaluierungsergebnisse bezüglich steigendem Rauscheinfluss zeigte, dass zu keinem Zeitpunkt die Performance des Algorithmuses vorausgesagt werden konnte. Der entsprechenden Kurvenverlauf zeigte starke und sehr unterschiedliche Schwingungen, die auf einen mehr oder weniger randomisierten Ausgang deuteten. Erklärt wurde dieser Sachverhalt durch den in der Algorithmus-Kette vorhandene Binärisierung der Fouriertransformierte. Motiviert wurde dieser Schritt durch den so gesenkten Rechenaufwand bei der Adaption des Linienmodells durch das RANSAC-Verfahren. Allerdings waren auch hier die Berechnungskosten kaum mit denen der beiden anderen Verfahren vergleichbar, so dass unter keinen Umständen eine positive Empfehlung für das RANSAC basierte Verfahren abgegeben werden konnte.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Orientation-based Segmentation of Textured Images by Energy Minimization. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications. p. 249-258, 2012
M. Sagrebin-Mitzel and T. Aach
