Segmentierung und numerische Klassifikation

Zusammenfassung

Die grundlegende Problemstellung bei der Segmentierung sei anhand eines Beispiels erläutert. Es wird eine zweikanalige Szene S _e = (s _e (x, y, n)) angenommen, bei der n = 0 einen Rotauszug und n — 1 einen Blauauszug darstellt. In diesem Bild seien drei verschiedene Objekte abgebildet, die sich in den beiden Farbauszügen deutlich unterscheiden (etwa zwei verschiedenfarbige Oberflächen von Bauteilen vor einem dunklen Hintergrund). Es wird nun das zweidimensionale Histogramm (Abschnitt 16.11) dieses Bildes ermittelt und grafisch dargestellt. Auf den Koordinatenachsen werden dazu die Merkmale „Rotanteil“ (Kanal 0) und „Blauanteil“ (Kanal 1) aufgetragen. Gemäß der gewählten Definition sind die diskreten Werte für die Farbanteile aus der Grauwertmenge G = {0, 1,..., 255}. Das bedeutet, dass im zweidimensionalen Histogramm alle Wertekombinationen (i, k), i, k ∈ G, mit bestimmten (relativen) Häufigkeiten auftreten können. Man sagt: Der Merkmalsraum ist zweidimensional. In der grafischen Darstellung des Histogramms von S_e werden sich zu den einzelnen Objekten im Merkmalsraum Punktwolken (cluster) ausbilden, da Bildpunkte von S _e , die zum selben Objekt gehören, ähnliche Farbkombinationen aufweisen (Bild 31.1).