Zusammenfassung
Die Modellierung von Kanten in digitalen Bildern hat gegenüber von auf Differenzierung beruhenden Kantenextraktionsoperatoren den Vorteil, daß:
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1.
Ein Maß für die Übereinstimmung von Kantenmodell mit Bildinhalt anfällt,
-
2.
die Auflösung nicht durch die Rasterung begrenzt ist,
-
3.
auch unregelmäßige Rasterung verwendet werden kann.
Zur Anpassung des Modells an das Bild werden Optimierungsstrategien verwendet, wobei auch von verschiedenen Kanten- und Linientypen die jeweils beste herausgesucht werden kann. Schließlich wird das Bild mit Hilfe der Kanteniformation restauriert.
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Literatur
L.S. DAVIS, A Survey of Edge Detection Techniques, Computer Graphics and Image Processing 4, 1975
M. HUECKEL, An Operator which locates Edges in Digital Pictures, J. Assoc. Comput. Mach. 18, 1971
A.K. GRIFFITH, Mathematical Models for automatic Line Detection, J. Assoc. Comput. Mach. 20, 1973
H.P. SCHWEFEL, Numerische Optimierung von Computer-Modellen mittels der Evolutions-strategie, Birkhäuser 1977
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© 1978 Springer-Verlag Berlin · Heidelberg
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Triendl, E.E. (1978). Modellierung von Kanten Bei Unregelmässiger Rasterung. In: Triendl, E. (eds) Bildverarbeitung und Mustererkennung. Informatik-Fachberichte, vol 17. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-67103-6_33
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