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GET-Forschungsseminar Abstracts

Schnelle Analyse und Beschreibung natürlicher Kantenbilder zur echtzeitfähigen Objekterkennung

Maximilian Schreckenberg, GET Lab

Vortrag: Mi., 06.12.2017, 16:30, Raum P 1.4.17

Abstract:

Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein Verfahren zur schnellen Analyse und Beschreibung natürlicher Kantenbilder zur echtzeitfähigen Objekterkennung entwickelt und evaluiert. Zu Beginn wird ein Verfahren zur Kantendetektion in natürlichen Eingangsbildern eingesetzt. Die Analyse der resultierenden Kantenbilder findet im modifizierten Krümmungs-Skalenraum statt. Hierzu werden die Kanten systematisch mit der ersten und zweiten Ableitung einer Gaußfunktion mit steigender Standardabweichung gefaltet. Diese äußerst rechenintensiven Faltungen werden im Rahmen dieser Arbeit durch die Verwendung spezieller Rechteckfilter approximiert. Dazu werden bestehende Verfahren zur Approximation einer Faltung mit einer Gaußfunktion betrachtet und ausgehend von diesen Verfahren verschiedene Ansätze zur Approximation der Faltung mit der ersten und zweiten Ableitung der Gaußfunktion entwickelt und evaluiert. Das resultierende Verfahren wird daraufhin im Rahmen einer Objekterkennung auf Basis von Konturmerkmalen eingesetzt und bewertet.