Zusammenfassung
Die automatische Gruppierung vieler 3D Meßpunkte in wenige, große Flächen, genannt Segmentierung, ist ein Schlüsselverfahren der Entfernungsbildverarbeitung und bildet oft einen Engpaß sowohl in Bezug auf die Qualität der Ergebnisse als auch den Rechenaufwand.
Dieser Beitrag beschreibt ein split-and-merge-Verfahren mit neuen Teilungs- und Verschmelzungskriterien und -algorithmen. Insbesondere werden Gütekriterien für Flächen und für Unterteilungen eingeführt. Ergebnisse an simulierten und realen Entfernungsbildern werden präsentiert.
Der zweite Teil diskutiert Parallelisierungsstrategien und Leistungsmessungen auf Transputerfarmen. Das hierarchisch-rekursive Verfahren bietet viel Parallelisierungspotential. Die globale und dynamische Bestimmung des Teilungspunktes und die ungleiche Auslastung durch Teilaufträge erfordern aber eine sehr flexible Verteilung, um dieses Potential auch auszuschöpfen.
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Kohlhepp, P. (1994). Parallele Entfernungsbildsegmentierung auf Transputern durch Teilen und Verschmelzen. In: Hektor, J., Grebe, R. (eds) Parallele Datenverarbeitung mit dem Transputer. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-78901-4_16
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