Biologisch basierte Verfahren zur Objekterkennung und Texturanalyse:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
IPK
1997
|
| Schriftenreihe: | Berichte aus dem Produktionstechnischen Zentrum Berlin
|
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INHALTSVERZEICHNIS
0
VERWENDETE
KURZZEICHEN
UND
BEGRIFFE
.
1
1
EINLEITUNG
.
3
2
MOTIVATION
ZUR
UEBERFUEHRUNG
EINIGER
KONZEPTE
BIOLOGISCHEN
SEHENS
IN
VERFAHREN
DER
BILDVERARBEITUNG
.
5
2.1
BEGRIFFSDEFINITION
UND
KONZEPTE
DER
BILDVERARBEITUNG
.
5
2.2
KONZEPTE
DES
BIOLOGISCHEN
SEHENS
.
7
2.3
MODELLE
UND
ANWENDUNGSBEREICHE
NEURONALER
NETZE
.
9
3
AUFGABENSTELLUNG
.
12
4
STAND
DER
ERKENNTNIS
BEZUEGLICH
DES
PRIMAER-VISUELLEN
SYSTEMES
HOCHENTWICKELTER
SAEUGETIERE
.
14
4.1
RETINA
.
15
4.1.1
PHOTOREZEPTOREN
.
16
4.1.2
BIPOLAR-UND
HORIZONTALZELLEN
.
17
4.1.3
AMAKRIN-UND
GANGLIENZELLEN
.
19
4.2
CORPUS
GENICULATUM
LATERALE
.
21
4.3
INFONNATIONSABBILDUNG
VON
DER
RETINA
AUF
DIE
PRIMAERE
SEHRINDE
.
22
4.4
VI-GEBIET
DER
SEHRINDE
.
24
4.4.1
SAEULENFOERMIGE
ANORDNUNG
.
25
4.4.2
VERBINDUNGEN
ZU
ANDEREN
KORTIKALEN
GEBIETEN
.
26
4.4.3
ZELLARTEN
.
27
4.4.3.1
ZELLEN
DER
SCHICHT
4C
.
28
4.4.3.2
ZELLEN
DER
BLOBS
.
28
4.4.3.3
EINFACHE
UND
KOMPLEXE
ZELLEN
.
28
4.4.3.3.1
EINFACHE
ZELLEN
.
29
4.4.3.3.2
KOMPLEXE
ZELLEN
.
30
4.4.3.3.3
ENDINHIBITION-MECHANISMUS
.
31
4.4.3.3.4
FREQUENZ
UND
ORIENTIERUNGSSELEKTIVITAET
DER
EINFACHEN
UND
KOMPLEXEN
ZELLEN
.
31
4.5
V2-,
V3-,
V4
UND
V5-GEBIETE
DER
SEHRINDE
.
32
4.5.1
V2-GEBIET
.
33
4.5.2
V3-GEBIET
.
33
4.5.3
V4-GEBIET
.
33
4.5.4
V5-GEBIET
.
34
4.6
HOEHERE
KORTIKALE
GEBIETE
.
34
4.7
GETRENNTE,
PARALLELE
KANAELE
DER
INFORMATIONSVERARBEITUNG
.
34
5
UNTERSUCHUNG
VON
BIOLOGISCH
BASIERTEN
VISUELLEN
MODELLEN
IN
DER
BILDVERARBEITUNG
.
37
5.1
LOG-POLAR-TRANSFORMATION
.
37
5.1.1
DEFINITION
DER
LOG-POLAR-TRANSFORMATION
(LPT)
.
38
5.1.2
EIGENSCHAFTEN
DER
LPT
.
41
5.1.2.1
DATENREDUKTION
.
42
5.1.2.2
GEOMETRISCHE
EIGENSCHAFTEN
.
42
5.1.3
LPT-BASIERTE
BILDVERARBEITUNGSSYSTEME
.
43
5.1.4
LOG-POLAR-SENSOREN
.
44
5.2
GABOR-FUNKTIONEN
.
48
5.2.1
DEFINITION
DER
GABOR-FUNKTIONEN
.
49
5.2.2
GABOR-DEKOMPOSITION
.
51
5.2.3
GABOR-WAVELETS
.
53
5.2.4
ANWENDUNG
DER
GABOR-FUNKTIONEN
IN
DER
BILDVERARBEITUNG
.
54
5.2.5
SCHNELLERE
IMPLEMENTIERUNGEN
DER
GABOR-FUNKTIONEN
.
57
5.2.3.1
IMPLEMENTIERUNG
DURCH
EINDIMENSIONALE
MASKEN
.
57
5.2.3.2
IMPLEMENTIERUNG
DURCH
BILDPYRAMIDEN
.
59
5.2.3.3
RICHTUNGSINTERPOLATION
IN
DER
GABOR-FILTERUNG
.
62
5.2.3.4
IMPLEMENTIERUNG
DURCH
WIDERSTANDSNETZWERKE
.
63
5.2.3.5
REALISIERUNG
ALS
OPTISCHE
KOMPONENTE
.
64
5.3
BCS/FCS-MODELL
.
67
5.3.1
MONOKULARES
BCS/FCS-MODELL
.
68
5.3.2
MP-MODUL
.
71
5.3.3
BCS-MODUL
.
72
5.3.3.1
SOC-FILTER
.
73
5.3.3.2
CC-LOOP
.
75
5.3.4
FCS-MODUL
.
78
5.3.5
VERBESSERUNGEN
UND
SCHNELLERE
VARIANTEN
DES
MONOKULAREN
BCS/FCS-MODELLS
.
79
5.3.5.1
VERBESSERUNGEN
DES
MODELLS
.
79
5.3.5.2
SCHNELLERE
VARIANTEN
DES
MODELLS
.
81
6
ENTWICKLUNG
VON
BIOLOGISCH
BASIERTEN
VERFAHREN
ZUR
TEXTUR
SEGMENTIERUNG
.
82
6.1
ORTS-/ORTSFREQUENZ-PARADIGMA
.
82
6.2
DAS
ASSOM
UND
SASSOM-NETZ
.
84
6.3
TEXSOM-ARCHITEKTUR
.
85
6.3.1
BELEHRUNGSPHASE
.
86
6.3.1.1
FILTERERZEUGUNG
.
86
6.3.1.2
KLASSIFIKATOR-TRAINING
.
87
6.3.2
RECALL-PHASE
.
87
6.3.3
TESTPHASE
.
89
7
ENTWICKLUNG
VON
BIOLOGISCH
BASIERTEN
VERFAHREN
ZUR
ERKENNUNG
SYMMETRISCHER
OBJEKTE
.
92
7.1
SYSTEM
ZUR
AUTOMATISIERTEN
ROHR
UND
KANALINSPEKTION
.
92
7.2
SBCS
BASIERTE
VERFAHREN
.
95
7.2.1
SBCS-ARCHITEKTUR
.
95
7.2.2
PREATTENTIVE
SEGMENTATION
SUBSYSTEM
(PSS)
.
96
7.2.3
SCLM-MODUL
.
96
7.2.4
DOI-MODUL
.
97
7.2.5
SBCS-MODUL
.
97
7.2.5.1
ORIENTEDFILTERING
STAGE
(SL)
.
97
7.2.5.2
FIRST
COMPETITIVE
STAGE
(S2)
.
98
7.2.5.3
SECOND
COMPETITIVE
STAGE
(S3)
.
98
7.2.5.4
ORIENTED
COOPERATION
STAGE
(S4)
.
99
7.2.5.5
FEEDBACK
STAGE
(S5)
.
100
7.2.6
BEISPIEL
DER
SEGMENTIERUNG
.
100
7.3
MULTI-RESOLUTION-VERFAHREN
AUF
BASIS
DES
INTEGRO-DIFFERENTIAL-OPERATORS
.
101
7.3.1
INTEGRO-DIFFERENTIAL-OPERATOR
(IDO)
.
102
7.3.2
VERFAHRENSBESCHREIBUNG
.
103
8
ERPROBUNG
DER
REALISIERTEN
VERFAHREN
AN
PRAXISRELEVANTEN
AUFGABENSTELLUNGEN
.
107
8.1
SEGMENTIERUNG
TEXTURIERTER
BILDER
.
107
8.2
DEFEKTERKENNUNG
IN
TEXTURIERTEN
MATERIALOBERFLAECHEN
.
109
8.3
AUTOMATISCHE
MUFFENERKENNUNG
FUER
DIE
ROHR
UND
KANALINSPEKTION
.
110
8.4
ERKENNUNG
ZIRKULAERSYMMETRISCHER
OBJEKTE
AM
BEISPIEL
VON
VENTILEN
.
112
8.5
ERKENNUNG
ZIRKULAERSYMMETRISCHER
OBJEKTE
AM
BEISPIEL
VON
SCHEINWERFERN
.
115
8.6
ERKENNUNG
ALLGEMEINSYMMETRISCHER
OBJEKTE
AM
BEISPIEL
VON
GEFAHREN
ZEICHEN
.
119
9
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
.
122
10
SCHRIFTTUM
.
125 |
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| spelling | Ruiz-del-Solar, Javier Verfasser aut Biologisch basierte Verfahren zur Objekterkennung und Texturanalyse Javier Ruiz-del-Solar. [Fraunhofer-Institut für Produktionsanalagen und Konstruktionstechnik, IPK Berlin] Berlin IPK 1997 141 S. Ill. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Berichte aus dem Produktionstechnischen Zentrum Berlin Zugl.: Berlin, Techn. Univ., Diss., 1997 Texturanalyse (DE-588)4184965-6 gnd rswk-swf Automatisches Prüfen (DE-588)4269925-3 gnd rswk-swf Methode (DE-588)4038971-6 gnd rswk-swf Visuelle Prüfung (DE-588)4188426-7 gnd rswk-swf Objekterkennung (DE-588)4314334-9 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Objekterkennung (DE-588)4314334-9 s Methode (DE-588)4038971-6 s DE-604 Visuelle Prüfung (DE-588)4188426-7 s Automatisches Prüfen (DE-588)4269925-3 s Texturanalyse (DE-588)4184965-6 s DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007737855&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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