Zusammenfassung
Vorgestellt wird ein robustes Systemkonzept zur optischen Verbesserung von realen Szenen aus dem Outdoor-Bereich. Ziel ist es, den Informationsgehalt insbesondere von Zeichen- und Symbolstrukturen zu verbessern, um die Qualität des anschließenden Erkennungsvorganges zu erhöhen bzw. überhaupt erst zu ermöglichen. Anwendungsbeispiele sind die Erkennung von Containeraufschriften, die Kennzeichenerkennung oder das Lesen von Beschriftungen im industriellen Warenfluß. Grundlage ist ein adaptiver, mehrstufiger Rangordnungsoperator, welcher entsprechend den jeweiligen (lokalen und globalen) Eigeninformationen einer Szene automatisch strukturiert und parametrisiert wird. Basierend auf Verfahren der mathematischen Morphologie und der Varianzanalyse werden kanten- und flächenorientierte strukturbeschreibende Merkmale in ihrem lokalen Zusammenhang interpretiert. Die Unabhängigkeit des Algorithmus gegenüber aufnahme- und bildstrukturbedingten Eigenschaften wird durch eine bilddatengesteuerte Anpassung des Rangordnungsoperators (Bottom-Up-Strategie) realisiert. Der Gesamtalgorithmus wurde unter Verwendung von rechenzeitoptimierten Algorithmen hinsichtlich der Aufgabenstellung, Informationen von Zeichen- und Symbolstrukturen zu verstärken, optimiert.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Agam, G., Dinstein, I., Generalized Morphological Operators Appplied to Map-Analysis, 6th International Workshop, SSPR 96, pp. 60–69
Jähne, J., Massen, R., Nickolay, B., Scharfenberg, H., Technische Bildverarbeitung - Maschinelles Sehen, Springer 1995, S. 84–92
Lohmann, L., Nickolay, B., Schwarze, G., Einsatzmöglichkeiten der digitalen Bildauswertung im Verkehrswesen, Jahrbuch Vision & Voice 1994
Maschotta, P., Ein universelles Hard- und Softwarekonzept fair grauwertverarbeitende Bilderkennungsgsysteme zur automatischen visuellen Inspektion in der Elektroniktechnologie, Dissertation 1987, TU Ilmenau
Ruiz-del-Solar, J., Filtrado No Lineal de Imagenes. Master Degree Thesis, UTFSM Chile 1992
Serra, J., Image Analysis and Mathematical Morphology, Academic Press, London 1982
Soille, P., Vincent, L., Determinig wathersheds in digital pictures via flooding simulations,SPIE Visual Communications and Image Processing’90, pp 240–250
Unger, S., Detektion von Krümmungsmerkmalen durch Konturverfolgung, Deutsche Offenlegungsschrift der Klassifikation G06K angemeldet
Zamperoni, P., An adaptive rank filter for image enhancement depending on a measure of the local spatial order, Journal of Pattern Recognition and Artifical Intelligence Vol. 9. No 1 (1995), pp 127–144
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1997 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Lohmann, L., Rang, C., Nickolay, B. (1997). Adaptiver Rangordnungsoperator als Voraussetzung für die robuste Zeichen- und Symbolerkennung. In: Paulus, E., Wahl, F.M. (eds) Mustererkennung 1997. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60893-3_29
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-60893-3_29
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-63426-3
Online ISBN: 978-3-642-60893-3
eBook Packages: Springer Book Archive