Erweiterung des SURF-Algorithmus um Farbmerkmale für die Objekterkennung
- Diese Diplomarbeit befasst sich damit, den SURF-Algorithmus zur performanten Extraktion von lokalen Bildmerkmalen aus Graustufenbildern auf Farbbilder zu erweitern. Dazu werden zuerst verschiedene quelloffene Implementationen mit der Originalimplementation verglichen. Die Implementation mit der größten Ähnlichkeit zum Original wird als Ausgangsbasis genutzt, um verschiedene Erweiterungen zu testen. Dabei werden Verfahren adaptiert, die den SIFT-Algorithmus auf Farbbilder erweitern. Zur Evaluation der Ergebnisse wird zum Einen die Unterscheidungskraft der Merkmale sowie deren Invarianz gegenüber verschiedenen Bildtransformationen gemessen. Hier werden verschiedene Verfahren einander gegenüber gestellt. Zum Anderen wird auf Basis des entwickelten Algorithmus ein Framework zur Objekterkennung auf einem autonomen Robotersystem entwickelt und dieses evaluiert.
| Verfasserangaben: | David Gossow |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:kola-3846 |
| Gutachter: | Peter Decker, Dietrich Paulus |
| Betreuer: | Peter Decker |
| Dokumentart: | Diplomarbeit |
| Sprache: | Deutsch |
| Datum der Fertigstellung: | 20.01.2010 |
| Datum der Veröffentlichung: | 20.01.2010 |
| Veröffentlichende Institution: | Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek |
| Titel verleihende Institution: | Universität Koblenz, Fachbereich 4 |
| Datum der Freischaltung: | 20.01.2010 |
| Freies Schlagwort / Tag: | Lokale Bildmerkmale; SIFT-Algorithmus; SURF-Algorithmus |
| Seitenzahl: | 107 |
| Institute: | Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik |
| DDC-Klassifikation: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik |
| Lizenz (Deutsch): |  Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG |
