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Erkennung deformierbarer Konturen und Oberflächen in verrauschten Bilddaten durch Einsatz modellgekoppelter anisotroper Merkmalsextraktoren

  • Conference paper
Book cover Mustererkennung 1998

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 124 Accesses

Zusammenfassung

Die zuverlässige Detektion von Oberflächen oder Konturen in verrauschten Bildern erfordert den Einsatz von globalem Kontextwissen. Während bestehende Ansätze dieses Wissen für die Objektidentifikation in Merkmalsräumen einsetzen, die in unabhängigen Vorverarbeitungsschritten berechnet wurden, stellen wir einen Ansatz vor, der das Kontextwissen bereits bei der Extraktion lokaler Bildmerkmale verwenden kann. Zur Beschreibung des globalen Kontextes kommt dabei ein aktives Oberflächenmodell zum Einsatz, das mittels FEM realisiert wurde. Es wird exemplarisch die Anwendung auf Ultraschalldaten vorgestellt.

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Authors and Affiliations

  1. Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH), 52056, Aachen, Germany

    M. Schuckenberg (Lehrstuhl für Meßtechnik), G. von Dziembowski (Lehrstuhl für Meßtechnik) & D. Meyer-Ebrecht (Lehrstuhl für Meßtechnik)

Authors
  1. M. Schuckenberg
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  2. G. von Dziembowski
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  3. D. Meyer-Ebrecht
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Editors and Affiliations

  1. IPVR - Institute für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner, Universität Stuttgart, Breitwiesenstrasse 20-22, D-70565, Stuttgart, Germany

    Paul Levi  & Michael Schanz  & 

  2. AEG Sensorsysteme GmbH, Junkerstrasse 2, D-69469, Weinheim, Germany

    Rolf-Jürgen Ahlers

  3. Daimler Benz AG FT3/E, Wilhelm-Runge-Strasse 11, D-89081, Ulm, Germany

    Franz May

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© 1998 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Schuckenberg, M., von Dziembowski, G., Meyer-Ebrecht, D. (1998). Erkennung deformierbarer Konturen und Oberflächen in verrauschten Bilddaten durch Einsatz modellgekoppelter anisotroper Merkmalsextraktoren. In: Levi, P., Schanz, M., Ahlers, RJ., May, F. (eds) Mustererkennung 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_23

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_23

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-64935-9

  • Online ISBN: 978-3-642-72282-0

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