Tutorium Bildverarbeitung/Mustererkennung

Tutor/in:

Jordan Zapf

Ziel des Tutoriums:

Verständnisaufbau von der Hough-Transformation und der Diskreten Wavelet Transformation

Adressaten des Lehrangebotes:

Interessierte Studenten der Fakultät Informatik

Teilnahme:

Wird durch Rundmail bekannt gegeben.

Veranstaltungsinhalte:

Hough-Transformation

• Die Hough-Transformation ist ein robustes globales Verfahren zur Erkennung von Geraden, Kreisen oder beliebigen anderen parametrisierbaren geometrischen Figuren in einem binären Gradientenbild, also einem Schwarz-Weiß-Bild, nach einer Kantenerkennung. Das Verfahren wurde 1962 von Paul V. C. Hough unter dem Namen „Method and Means for Recognizing Complex Patterns“ patentiert.

• Zur Erkennung von geometrischen Objekten wird ein Dualraum erschaffen (speziell: Parameterraum, Hough-Raum), in den für jeden Punkt im Bild, der auf einer Kante liegt, alle möglichen Parameter der zu findenden Figur im Dualraum eingetragen werden. Jeder Punkt im Dualraum entspricht damit einem geometrischen Objekt im Bildraum. Bei der Geraden kann das z. B. die Steigung und der y-Achsen-Abschnitt sein, beim Kreis der Mittelpunkt und Radius. Danach wertet man den Dualraum aus, indem man nach Häufungen sucht, die dann der gesuchten Figur entsprechen.

Geradenerkennung

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