Skalierungsinvariante Konturidentifikation

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Kontur , Identifikation
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

In dieser Arbeit wird ein Verfahren entwickelt, mit welchem stabile Merkmalspunkte aus einem zwei dimensionalen Abbild eines Gegenstandes extrahiert und identifiziert werden können. Dazu wird die Objektkante des Gegenstandes auf verschieden starken Intensitäten geglättet und dann jeweils der Krümmungsverlauf berechnet. Aus den durch unterschiedliche Glättung bedingten Veränderungen im Krümmungsverlauf (Difference of Curvature, DoC) können dann Merkmalvektoren identifiziert werden. Mit den Merkmalsvektoren können die Merkmale in der Referenzkontur wiedergefunden werden. Die Identifikation der Kontur basierend auf der Identifikation der Merkmale wird in dieser Arbeit nur angerissen. Die Translations-, Rotations-, und Skalierungsinvarianz wird erfüllt.

Kurzfassung auf Englisch:

With this dissertation a procedure to extract and identify feature points from an outline of a 2-dimensional picture is being developed. The contour is smoothed by various sigma and for each smoothed contour the curvature is calculated. The difference of the curvatures is used to extract feature point vectors. Now each feature point vector of the test contour is compared with all feature point vectors in a reference. The identification of the whole contour is not focused in this dissertation. The procedure meets the translation-, rotation- and scale invariance.

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