Ellipsendetektion in komplexen Bildern

Die Bildmustererkennung ist ein Teilgebiet der Digitalen Bildverarbeitung. Dazu werden mathematische Verfahren bzw. Algorithmen entwickelt und umgesetzt. Eine visuelle Überprüfung der Ergebnisse macht die Bildmustererkennung sehr anschaulich. Eine wichtige Aufgabe der Bildmustererkennung ist die Detektion von geometrischen Figuren, wie z.B. Ellipsen. Dafür gibt es in der Praxis vielseitige Einsatzgebiete. Interessant ist u.a. die Möglichkeit der Straßenszenenanalyse mit Hilfe der Detektion von Straßenschildern. Es werden Verfahren benötigt, deren Detektionsleistung nicht durch unterschiedliche Licht- und Kontrastverhältnisse beeinflusst werden. Ebenso wichtig ist die Unempfindlichkeit der Verfahren gegenüber wechselnde Hintergründe. Ob es sich um eine komplexe Stadtszenerie oder um eine objektarme Umgebung handelt, darf die Detektionsleistung nicht verändern. Aufgrund der Komplexität der mathematischen Definition der Ellipse existieren bereits viele Lösungsansätze zu deren Detektion. Da die Verfahren noch nicht optimiert sind, ergab sich für mich die Motivation ein Verfahren zu entwickeln, welches die o.g. Voraussetzungen erfüllt.

Autorentext
Köpcke, Marc Marc Köpcke ist gelernter Versicherungskaufmann. Seinen zusätzlichen Abschluss Bachelor of Science der Fachrichtung Angewandten Informatik hat er an der HAW-Hamburg erlangt. Derzeit arbeitet Marc Köpcke als Produktmanager und Projektleiter in der Softwarefirma intersoft AG in Hamburg.

Klappentext
Die Bildmustererkennung ist ein Teilgebiet der Digitalen Bildverar­beitung. Dazu werden mathematische Verfahren bzw. Algorithmen entwickelt und umgesetzt. Eine visuelle Überprüfung der Ergebnisse macht die Bildmustererkennung sehr anschaulich. Eine wichtige Aufgabe der Bildmustererkennung ist die Detektion von geome­trischen Figuren, wie z.B. Ellipsen. Dafür gibt es in der Praxis vielseitige Einsatzgebiete. Interessant ist u.a. die Möglichkeit der Straßen­szenen­analyse mit Hilfe der Detektion von Straßenschildern. Es werden Ver­fahren benötigt, deren Detektionsleistung nicht durch unter­schied­liche Licht- und Kontrastverhältnisse beeinflusst werden. Ebenso wich­tig ist die Unempfindlichkeit der Verfahren gegenüber wechselnde Hintergründe. Ob es sich um eine komplexe Stadtszenerie oder um eine objektarme Umgebung handelt, darf die Detektionsleistung nicht verändern. Aufgrund der Komplexität der mathematischen Definition der Ellipse existieren bereits viele Lösungsansätze zu deren Detektion. Da die Verfahren noch nicht optimiert sind, ergab sich für mich die Motivation ein Verfahren zu entwickeln, welches die o.g. Voraus­setzungen erfüllt.

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