Segmentierung von landwirtschaftlichen Luftbildern nach strukturellen und statistischen Texturmodellen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI Verl.
1991
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
184 |
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| Beschreibung: | Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss. |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Ziel der Arbeit ................................. 3
1.2 Die zu segmentierenden Luftbilder....................... 6
2 Stand der Forschung 0
3 Beschreibung der gewählten Merkmale 14
3.1 Grundgrauwertbeschreibende Merkmale.................... 15
3.2 Texturbeschreibende Merkmale........................ 16
3.2.1 Statistische Texturmerkmale...................... 16
3.2.2 Darstellung der Texturmerlanale durch strukturelle Modelle .... 19
4 Segmentierung mit Hilfe von Texturmerkmalen nach einem strukturellen
Modeil 22
4.1 Segmentierung durch Vergleich mit Welligkeitsmustern........... 22
4.1.1 Binärsignal als Bildsignal........................ 22
4.1.2 Grautonsignal als Bildsignal...................... 24
4.1.3 Segmentierungsalgorithmus ...................... 25
4.1.4 Einfluß der Fenstergröfie auf die Segmentierungsergebnisse..... 26
4.2 Verbesserung der Segmentierungsergebnisse durch Einführung eines grund-
grauwertbeschreibenden Merkmals....................... 34
4.2.1 Klassifikation nach einer festgelegten Hierarchie der Merkmale ... 34
4.2.2 Anwendungsbeispiele.......................... 35
5 Segmentierung durch Clusteranalyse in einem Merkmalraum 39
5.1 Wahl der Merkmale für die Clusteranalyse.................. 39
5.2 Wichtige Grundlage der Clusteranalyse: Clusteizentrum und Clustering-
Kriterium.................................... 44
5.3 Festlegung der Clusterzentren......................... 47
5.3.1 Maxima-suchende Methode zur Extraktion der relativen Maxima . 49
5.3.2 Eliminierung der irrelevanten Maxima ................ 51
5.3.3 Plateauzentren............................. 56
5.4 Clustering-Kriterium.............................. 59
5.4.1 Minimum-Distanz-Prinzip....................... 59
5.4.2 Die modifizierte Distanzfunktion.................... 61
5.4.3 Fehlerabschätzung der Clustereinteilung............... 63
5.4.4 Bestimmung der Klassenvarianzen und Clustering-Algorithmus ... 64
5.5 Segmentierungsvorgehen............................ 66
5.6 Auswertung der Segmentierungsergebnisse.................. 69
6 Ansätze zur Klassifikation von Getreide- und Nichtgetreidefeldern
segmentierter Bilder 76
6.1 Eigenschaften der Getreidefelder im Ortsfrequenzbereich.......... 76
6.2 Kriterium der Klassifikation von Getreide- und Nichtgetreidefeldern .... 81
6.3 Klassifikationsergebnisse............................ 88
6.3.1 Klassifikation durch Auswertung in Clusterzentren.......... 88
6.3.2 Auswertung der Klassifikationsergebnisse............... 89
7 Zusammenfassung 94
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