Wavelets für das Facetten-Stereosehen:
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|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
München
Verl. der Bayerischen Akad. der Wiss. [u.a.]
1996
|
| Series: | Bayerische Akademie der Wissenschaften <München> / Deutsche Geodätische Kommission: [Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften / C]
454 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | 154 S. Ill., graph. Darst. |
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3
INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
5
2
GRUNDLAGEN
DES
FACETTEN-STEREOSEHENS
7
2.1
GRUNDANSAETZE
DES
FACETTEN-STEREOSEHENS
.
7
2.2
DIREKTE
UND
INDIREKTE
METHODE
DER
ZUORDNUNG
.
9
2.3
AUSGANGSPUNKT
:
VORAUSSETZUNGEN
UND
ANNAHMEN
.
10
2.4
SCHLECHT-GESTELLTES
PROBLEM
UND
DIE
LOESUNGSMETHODEN
.
14
2.5
POTENTIELLE
FAEHIGKEITEN
DES
FACETTEN-STEREOSEHENS
.
17
2.6
ANALYSE
DER
VORHANDENEN
FAST-VISION-ZUORDNUNGSVERFAHREN
.
18
3
ZIELE
DER
ARBEIT
19
4
PARAMETRISIERTE
KUBISCHE
KONVOHITIONSFUNKTION
(PKK)
FUER
DAS
OBJEKTHOEHENMODELL
21
4.1
MODELLBESCHREIBUNG
.
21
4.2
EIN
GRADIENTENOPERATOR
AUS
PKK
.
29
5
GRUNDLAGEN
DER
WAVELETS
31
5.1
EINFUEHRUNG
.
31
5.2
FRAKTALE
GEOMETRIE
.
32
5.3
MULTI-SKALEN-ANALYSE
(MSA)
.
33
5.4
ORTHOGONALE
WAVELETSBASISFTMKTIONEN
.
44
5.4.1
DEFINITION
DER
ORTHOGONALEN
WAVELETSBASISFTMKTIONEN
.
44
5.4.2
HAAR-WAVELETS
.
45
5.4.3
WAVELETS
MIT
KOMPAKTEM
TRAEGER
VON
DAUBECHIES
.
46
5.5
BESTE
APPROXIMATION
IM
VJ
.
50
5.6
WAVELET
TRANSFORMATION
.
52
5.7
BILDZERLEGUNG
UND-REKONSTRUKTION
.
53
5.7.1
ANSAETZE
ZUR
BILDZERLEGUNG
UND-REKONSTRUKTION
.
53
5.7.2
QUADRATURSPIEGELFILTER
H
UND
Q
.
57
5.7.3
LOESUNG
DES
RANDPROBLEMS
.
60
6
ZWEI
NEUE
ORTHOGONALE
OBJEKTGRAUWERTMODELLE
62
6.1
IDEE
.
62
A.
S-D-MODELL
(BREITTIEFFREQUENZBANDMODELL)
.
62
6.2
MODELLBESCHREIBUNG
G(X)
.
62
6.3
GRADIENTENOPERATOR
IM
S-D-MODELL
G(X)
.
65
6.3.1
GRUNDANSATZ
.
65
6.3.2
METHODEN
ZUR
BERECHNUNG
DER
DISKRETEN
FUNKTIONSWERTE
,
U
.
65
6.3.2.1
DIREKTE
METHODE
:
NUMERISCHE
INTEGRATION
.
66
6.3.2.1.1
BERECHNUNG
DER
SKALIERUNGSFUNKTION
^(X)
.
66
6.3.2.1.2
BERECHNUNG
DER
WAVELETSFUNKTION
^(X)
.
72
6.3.2.1.3
ALGORITHMUS
ZUR
BERECHNUNG
DER
-TEN
ABLEITUNGSFUNKTION
^^(X)
.
72
6.3.2.1.4
BERECHNUNGSERGEBNISSE
DER
DISKRETEN
FUNKTIONSWERTE
4 ^
U
.
75
6.3.2.2
VERFEINERUNGSMETHODE
.
77
6.3.3
EIN
NEUER
GRADIENTENOPERATOR
AUS
DEM
S-D-MODELL
.
80
6.4
BESCHREIBUNG
VON
G(X,Y)
MIT
DEM
S-D-MODELL
.
81
6.5
GRADIENTENOPERATOREN
IM
S-D-MODELL
G(X,Y)
.
83
B.
S-MODELL
(SCHMALTIEFFREQUENZBANDMODELL)
.
85
6.6
MODELLBESCHREIBUNG
G(X)
.
85
6.7
EIN
WEITERER
GRADIENTENOPERATOR
IM
S-MODELL
G(X)
.
87
6.8
BESCHREIBUNG
VON
G(X,Y)
MIT
DEM
S-MODELL
.
88
6.9
GRADIENTENOPERATOREN
IM
S-MODELL
G(X,Y)
.
89
4
6.10
GEGENUEBERSTELLUNG
VON
S-D-MODELL
UND
S-MODELL
.
89
6.11
EIN
BEISPIEL
DER
INTERPOLATION
BZW.
APPROXIMATION
DER
GRAUWERTE
AUF
EINEM
GITTER
JEWEILS
MIT
BILINEAR-UND
S-MODELL
.
90
7
EIN
NEUER
ALGORITHMUS
FUER
DAS
FACETTEN-STEREOSEHEN
92
7.1
GRUNDANSAETZE
DES
FACETTEN-STEREOSEHENS
.
92
7.2
VERBESSERUNGSGLEICHUNGEN
.
94
7.3
NORMALGLEICHUNGEN
.
97
7.4
EIN
NEUER
ALGORITHMUS
.
98
7.5
REGULARISIERUNG
.
105
8
EIN
ANWENDUNGSBEISPIEL
MIT
LUFTBILDERN
109
8.1
BESCHREIBUNG
DES
TESTGEBIETES,
BILDMATERIAL,
VORBEREITUNGEN
.
109
8.2
AUSWERTEERGEBNISSE
UND
ANALYSEN
.
122
8.2.1
TESTERGEBNISSE
MIT
ZWEI
BILDERN
(FENSTER
A
UND
C)
.
122
8.2.2
TESTERGEBNISSE
MIT
VIER
BILDERN
(FENSTER
A
UND
C)
.
126
8.2.3
TESTERGEBNISSE
IM
FENSTER
B
(MITTLERE
TEXTUR,
BOESCHUNG)
.
130
8.2.4
RECHENZEITEN
.
133
8.2.5
TESTERGEBNISSE
MIT
HOECHSTMOEGLICHER
AUFLOESUNG
DES
S-MODELLS
(FENSTER
C)
.
133
8.2.6
ZUSAMMENFASSENDE
BEWERTUNG
DER
TESTERGEBNISSE
.
137
9
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
138
LITERATURVERZEICHNIS
140
ANHANG
A.
V{0}
.
B.
V2ZH
N+2M
=
1
.
M
C.
^(R+N)
=
5
0
YY
.
D.
A/FT)
=
S
(/(YY),
TJ
K
(-))^
JK
(X)
=
2^Z
(/(),
(2JX-K)
.
E.
0
2J
(X-2
J
K)
=
E-^MN-2K)YY^
1
(X-2-J
1
N)
UND
T
J(X-2
'
J
K)
=
Z-^N-2K)
F.
(G(.)^2H
(-2-J
,
N))=^
Z
MN-2K)
(G(
),^
2J
(-2-JK))+^'
Z
9
(N-2K)-{G(.),'F
2J
(
-
2
'
IKJ)
.
1
2N-1
G.
R-T
Z
NH
N
-N
.
V2
N=0
2N-12N-1
H.
=
2
Z
Z
HJHJAJ
+
2
U
.2I
.
I=0
J=0
1
2N-1
I
=
2
Z
Z
(
L)
I
HI-IHJ^
+
2
U
_
4
(
N
_
1
)_2I
1=2
-
2N
J
-
0
CX
-V2
2N-1,
I
1
=
TV
2
'
H
M
+
U
YY(
-
1)
YY^2N-L)-M}
'
I+M-U
==
'TY
^AI
'
I+N
X=XJ
U
M=0'
'
N
K.
NS
L+LOG
2
[W-A-(L-P)/(M-)]
.
L
AE
M
AEX7F
VSK+
*
U
'
DK
}
.
DANK
LEBENSLAUF
146
146
146
146
147
147
148
149
149
150
150
151
152
153
154 |
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