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In dieser Arbeit werden jeweils ein Verfahren aus den beiden Bereichen der Bildregistrierung implementiert und beschrieben. Eine direkte und eine merkmalsbasierte Methode werden verglichen und auf ihre Grenzen hin überprüft. Die implementierten Verfahren funktionieren gut und registrieren beide verschiedene Bildserien subpixelgenau. Bei der direkten Methode ist vor allem die Wahl des Transformationsmodells ausschlaggebend. Auch das Einbetten der Methode in eine Gaußpyramidenstruktur hat sich als wichtig herausgestellt. Da die merkmalsbasierte Methode aus verschiedenen Komponenten aufgebaut ist, kann jeder einzelne Schritt durch unterschiedliche Verfahren ausgetauscht werden, so z.B. die Detektion der Merkmale durch Tomasi-Kanade, SIFT oder Moravec. In der direkten Methode kann die Genauigkeit der Ergebnisse zum einen durch den gewählten Schwellwert und zum anderen durch die Anzahl der Pyramidenstufen beeinflusst werden. Bei der merkmalsbasierten Methode wiederum können unterschiedlich viele Merkmale benutzt werden, die einen unterschiedlich hohen Schwellwert besitzen können. Es wird gezeigt, dass beide Methoden zu guten Ergebnissen führen, wenn davon ausgegangen wird, dass die Verschiebung sowie die Rotation gering sind. Bei stärkeren Veränderungen jedoch wird die direkte Methode recht ungenau, während die merkmalsbasierte Methode noch gute Ergebnisse erzielt. An ihre Grenze gerät sie erst, wenn entweder der Bildinhalt sich stark ändert, oder die Rotationen einen Winkel von 20° überschreitet. Beide Verfahren arbeiten also subpixelgenau, können aber unter verschiedenen Voraussetzungen zu Ungenauigkeiten führen. Werden die jeweiligen Probleme der beiden Methoden beachtet und am besten bei der Aufnahme oder vor der Registrierung eliminiert, so können sehr gute Ergebnisse erzielt werden.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die diskrete Fouriertransformation, die diskrete Kosinustransformation und die Hadamard-Walsh Transformation im Kontext der Bildverarbeitung zu vermitteln und diese unter ausgewählten Gesichtspunkten zu vergleichen. Hierfür soll allgemein das Wissen für den aus der linearen Algebra stammenden Begriff der Transformation gefördert werden und auf die Bildverarbeitung übertragen werden. Anschließend wird das Verständnis für die Fouriertransformation sukzessive aufgebaut und mit den beiden weiteren Transformationen verknüpft. Abschließend werden die Transformationen verglichen und ihr Nutzen innerhalb der Bildverarbeitung erläutert.