Orientierung und adaptive Filterung

Zusammenfassung

Im letzten Abschnitt haben wir einfache Operatoren zur Detektion von Grauwertänderungen kennengelernt. Diese waren in der Lage, die Steilheit einer Kante zu detektieren. Eine Kante ist aber auch durch ihre Richtung gekennzeichnet. Diese Feststellung führt uns zum Begriff der lokalen Orientierung bzw. [linearen Symmetrie Bigiin und Granlund, 1987] zur Kennzeichnung einer kleinen Bildumgebung. Wenn eine Kante oder ein gerichtetes Muster vorliegt, ist deren Orientierung ein wesentliches Merkmal. Es ist bei einer ebenen Grauwertfläche oder einem irregulären Muster mit Komponenten in verschiedenen Richtungen nicht vorhanden. Durch diese Uberlegungen wird deutlich, daß die lokale Orientierung ein erster Schritt zur tiefergehenden Beschreibung der in einer Umgebung vorhandenen komplexen Struktur der Bildinformation ist.