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Interpretation von Kantensegmenten auf der Basis eines CF-Relaxations-Modells

  • Conference paper
Mustererkennung 1996

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 118 Accesses

Zusammenfassung

Im vorliegenden Beitrag wird ein neuer Ansatz für die Klassifikation von charakteristischen Kantensegmenten vorgestellt. Das Verfahren basiert auf einem Fuzzy-Relaxationsalgorithmus. Zur Bestimmung einer initialen Lösung werden lokale Merkmale der Kantensegmente genutzt. Die Aktualisierung wird durch einen CF-Operator (continuous fuzzy Operator) auf der Grundlage von globalen Relationen zwischen benachbarten Kantensegmenten realisiert. Verschiedene Aktualisierungsoperatoren O CF werden hinsichtlich ihrer Charakteristik untersucht. Dabei stehen die Abweichung des Relaxationsergebnisses vom Erwartungswert und die Konvergenzgeschwindigkeit im Vordergrund. Der Algorithmus wird an zahlreichen Grauwertbildern getestet.

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References

  1. A. Guzman. Decomposition of a visual scene into three-dimensional bodies. In Proc. Fall Joint Computer Conference, vol 33, pp. 291–304. AFIPS, 1968.

    Google Scholar 

  2. M. B. Clowes. On seeing things. AI, 2 (1): 79–116, 1971.

    Google Scholar 

  3. G. Falk. Interpretation of imperfect line data as a three dimensional scene. AI, 3 (2): 101–144, 1972.

    MATH  Google Scholar 

  4. A. k. Mackworth. Interpreting pictures of polyhedral scenes. AI, 4 (4): 121–137, 1973.

    Google Scholar 

  5. R. Shapira and H. Freeman. Computer description of bodies bounded by quadric surfaces from a set of imperfect projetions. IEEE Trans. C, 27 (9): 841–854, 1978.

    Article  MATH  Google Scholar 

  6. Y. Shirai. Three-Dimensional Computer Vision. Springer, Berlin-Heidelberg-New York, 1987.

    MATH  Google Scholar 

  7. D. G. Lowe. Three-dimensional object recognition from single two-dimensional images. AI, 31: 355–395, 1987.

    Google Scholar 

  8. M. Heuser. Ein Relaxationsverfahren zur Lagebestimmung dreidimensionaler, bekannter, starrer Objekte aus einer monokularen Ansicht. VDI, Düsseldorf, 1991.

    Google Scholar 

  9. M. Heuser and C.-E. Liedtke. Ein attributiertes Relaxationsverfahren zur SD-Lageerkennung von Objekten. In Mustererkennung 1989, pp.90–97., Springer, 1989.

    Google Scholar 

  10. A. Rosenfeld, R. A. Hummel, and S. W. Zucker. Scene labeling by relaxation operations. IEEE Trans. SMC, 6 (6): 420–433, 1976.

    MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  11. J. Kittler and J. Illingworth. Relaxation labeling algorithms - a review. ICV, 3 (4): 206–216, 1985.

    Google Scholar 

  12. P. J. Besl. Analysis and Interpretation of Range Images. Springer, Berlin Heidelberg New York, 1990.

    Google Scholar 

  13. P. Fua and P. Sander. Reconstruction surfaces from unstructured 3D points. In Image Understanding Workshop, vol 1, pp. 615–625, 1992.

    Google Scholar 

  14. T. Tilli. Fuzzy-Logik. Franzis, München, 1991.

    Google Scholar 

  15. H.-J. Zimmermann. Fuzzy Set Theory and its Applications. Kluwer-Academic Publishers, 2.ed, 1991.

    MATH  Google Scholar 

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Faber, P. (1996). Interpretation von Kantensegmenten auf der Basis eines CF-Relaxations-Modells. In: Jähne, B., Geißler, P., Haußecker, H., Hering, F. (eds) Mustererkennung 1996. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-80294-2_37

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-80294-2_37

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

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