Semilineare Approximation in der Bildrekonstruktion

In der Bildverarbeitung spielen Segmentierungsalgorithmen, bei denen die Art der zu segmentierenden Menge schon im Voraus festgelegt werden kann und nur noch ihre Größe und Lage angepasst werden muss, eine eher untergeordnete Rolle. Gründe hierfür sind vor allem komplizierte Zielfunktionen und daraus resultierende lange Rechenzeiten, die zudem meist kein optimales Ergebnis liefern. Dabei kann eine mengenbasierte Segmentierung durchaus sinnvoll eingesetzt werden, wenn gewisse Rahmenbedingungen eingehalten werden. In dieser Arbeit wird eine Theorie zur allgemeinen mengenbasierten Segmentierung vorgestellt und untersucht, unter welchen Bedingungen optimale Segmentierungsergebnisse erreicht werden können. Die anschließenden Anwendungen bestätigen die Nützlichkeit dieser Theorie.

Level thesis:degree_level

thesis.doctoral

Grantor dc:publisher

Universität Passau

Year

2005

Author dc:creator

• Lauren, Verena

Contributors dc:contributor

• Donner, Klaus

• Objektrekonstruktion
• Bildrekonstruktion
• image reconstruction
• image processing
• object reconstruction

Statement dc:rights

• Standardbedingung laut Einverständniserklärung

Repository record source_url

https://opus4.kobv.de/opus4-uni-passau/frontdoor/index/index/docId/62

OAI identifier oai:identifier

oai:kobv.de-opus4-uni-passau:62