Autoregressive Modelle für die Texturanalyse in digitalen Bildern:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Verl. der Bayer. Akad. der Wissenschaften
1994
|
| Schriftenreihe: | Bayerische Akademie der Wissenschaften <München> / Deutsche Geodätische Kommission: [Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften / C]
430 |
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-3
INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
.
5
2
ALLGEMEINE
GRUNDLAGEN
.
7
2.1
DEFINITION
EINES
ZWEIDIMENSIONALEN
ZUFALLSPROZESSES
.
7
2.2
GAUSS-PROZESS
UND
MARKOFF-PROZESS
.
8
2.3
ZWEIDIMENSIONALE
DISKRETE
FOURIER-TRANSFORMATION
.
10
2.4
LEISTUNGSSPEKTRUM
.
12
2.5
ZIRKULARE
MATRIX
.
13
3
ZWEIDIMENSIONALE
AUTOREGRESSIVE
PROZESSE
.
16
3.1
KAUSALER
AUTOREGRESSIVER
PROZESS
.
16
3.1.1
DEFINITION,
AUTOKOVARIANZFUNKTION
UND
LEISTUNGSSPEKTRUM
EINES
KAR-PROZESSES
.
16
3.1.2
DIE
MARKOFF-EIGENSCHAFT
DES
KAR-PROZESSES
.
25
3.1.3
GEMEINSAME
UND
BEDINGTE
DICHTEFUNKTION
DES
KAR-PROZESSES
.
.
28
3.2
NICHT
KAUSALER
AUTOREGRESSIVER
PROZESS
MIT
WEISSEM
RAUSCHEN
.
29
3.2.1
DEFINITION,
AUTOKOVARIANZFUNKTION
UND
LEISTUNGSSPEKTRUM
EINES
NAR-PROZESSES
.
29
3.2.2
GEMEINSAME
UND
BEDINGTE
DICHTEFUNKTION
DES
NAR-PROZESSES
.
.
33
3.3
NICHT
KAUSALER
AUTOREGRESSIVER
PROZESS
MIT
SPEZIELLEM
KORRELIERTEN
RAUSCHANTEIL
.
37
3.3.1
DEFINITION,
AUTOKOVARIANZFIMKTION
UND
LEISTUNGSSPEKTRUM
EINES
NARS-PROZESSES
.
37
3.3.2
MARKOFF-EIGENSCHAFT
DES
NARS-PROZESSES
.
42
3.3.3
GEMEINSAME
UND
BEDINGTE
DICHTEFUNKTION
DES
MODELLS
.
43
3.4
VERFAHREN
ZUR
REALISIERUNG
EINES
NAR-PROZESSES
UND
NARS-PROZESSES
.
.
44
3.5
DIE
BEZIEHUNG
ZWISCHEN
DEN
BEIDEN
NICHT
KAUSALEN
AR-PROZESSEN
.
46
3.6
DER
NARS-PROZESS
UND
DAS
NACHBARSCHAFTS-GIBBS-FELD
.
49
4
PARAMETERSCHAETZUNGSVERFAHREN
IN
DEN
AUTOREGRESSIVEN
MODELLEN
.
51
4.1
PARAMETERSCHAETZUNG
IM
KAR-MODELL
.
51
4.2
PARAMETERSCHAETZUNG
IM
NAR-MODELL
.
53
4.3
PARAMETERSCHAETZUNG
IM
NARS-MODELL
.
56
5
KRITERIEN
ZUR
TEXTURKLASSIFIZIERUNG
UND
-SEGMENTIERUNG
MIT
AUTOREGRESSIVEN
MODELLEN
.
58
6
BEISPIELE
UND
ERGEBNISSE
.
62
6.1
TEXTUREN
AUS
AR-MODELLEN
.
62
6.2
TEXTURKLASSIFIZIERUNG
MIT
EINEM
AR-MODELL
.
67
6.3
TEXTURSEGMENTIERUNG
MIT
EINEM
AR-MODELL
.
67
6.3.1
TEXTURSEGMENTIERUNG
MIT
TRAINING
.
67
6.3.2
TEXTURSEGMENTIERUNG OHNE
TRAINING
.
68
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
.
73
LITERATUR
.
75
DANK
.
78 |
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