Ausgewählte Algorithmen der Segmentierung und Klassifikation zur thematischen Bildverarbeitung in der Fernerkundung: 10 Tabellen
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| Published: |
Köln
DLR
1999
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1999,36 |
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INHALTSVERZEICHNIS
0.
EINLEITUNG
7
0.1.
PRINZIPIELLE
ENTWICKLUNGSTRENDS
ABBILDENDER
FERNERKUNDUNGSSYSTEME
7
0.2.
WISSENSCHAFTLICHE
ZIELSETZUNG
DER
VORLIEGENDEN
ARBEIT
9
1.
STUFEN
DER
VISUELLEN
INFORMATIONSVERARBEITUNG
12
1.1.
GRUNDZUEGE
DES
SEHENS
UND
VISUELLEN
ERKENNENS
12
1.2.
WESENTLICHE
STUFEN
DER
TECHNISCHEN
BILDVERARBEITUNG
UND
MUSTERERKENNUNG
14
1.3.
MERKMALE
UND
CHARAKTERISTIKEN
VON
BILDERN
IN
DER
FERNERKUNDUNG
17
2.
SEGMENTIERUNG
VON
BILDDATEN
18
2.1.
SEGMENTIERUNG
NACH
TEXTUR-MERKMALEN
19
2.2.
ANFORDERUNGEN
AN
DIE
ALGORITHMEN
20
2.3.
HERKOEMMLICHE
VERFAHREN
DER
SEGMENTIERUNG
21
2.3.1.
PUNKTORIENTIERTE
VERFAHREN
_
21
2.3.2
KANTENORIENTIERTE
VERFAHREN
_
21
2.3.3
REGIONORIENTIERTE
VERFAHREN
22
3.
GRAPHENNETZWERK
ZUR
SEGMENTIERUNG
VON
BILDDATEN
IN
DER
FERNERKUNDUNG
23
3.1.
ALGORITHMEN
_
23
3.1.1.
GRAUWERTSEGMENTIERUNG
DURCH
AEHNLICHKEITSKRITERIUM
23
3.1.2.
BILDVORVERARBEITUNG
DURCH
GRAUWERT-GLAETTUNG
24
3.2.
BEISPIELE
28
3.2.1.
KANTENERHALTENDE
GRAUWERT-GLAETTUNG
_
28
3.2.2.
SEGMENTIERUNG
NACH
MERKMAL
MITTLERER
GRAUWERT
30
3.2.3.
BEURTEILUNGEN
DER
GUETE
DER
SEGMENTIERUNGEN
_
33
3.2.4.
GRENZEN
DER
SEGMENTIERUNG
NACH
DEM
MERKMAL
MITTLERER
GRAUWERT
34
3.3.
SEGMENTIERUNG
NACH
TEXTUR-MERKMALEN
35
3.3.1.
LOKALE
ORIENTIERUNG
BESCHRIEBEN
DURCH
GRAUWERT-GRADIENT
_
35
3.3.2.
VERFAHREN
ZUR
BESTIMMUNG
DER
REGIONALEN
UND
GLOBALEN
ORIENTIERUNG
VON
STRUKTUREN
39
3.4.
KOMBINATION
DER
MERKMALSBILDER
ZUR
MEHRSTUFIGEN
SEGMENTIERUNG
41
3.5.
SEGMENTIERUNG
VON
TEXTUR-ELEMENTEN
(TEXEL)
44
3.5.1.
GRUPPIERUNGSPRINZIPIEN_
45
3.5.2.
KOMBINATION
DER
VERSCHIEDENEN
GRUPPIERUNGSPRINZIPIEN
48
3.5.3.
BEISPIELE
50
3.6.
ABSCHLIESSENDE
BEMERKUNGEN
ZUR
ANGEWENDETEN
SEGMENTIERUNG
53
4.
KLASSIFIKATIONSVERFAHREN
FUER
DIE
AN-BORD-VERARBEITUNG
AUF
KLEINSATELLITEN
55
4.1.
ALLGEMEINE
BETRACHTUNGEN
ZUR
KLASSIFIKATION
55
4.2.
ANFORDERUNGEN
AN
DIE
VERFAHREN
FUER
EINE
AN-BORD-VERARBEITUNG
56
4.3.
AUSGEWAEHLTE
VERFAHREN
DER
UEBERWACHTEN
KLASSIFIKATION
_
59
4.3.1.
BAYES-STRATEGIE
_
59
4.3.2.
MAXIMUM-LIKELIHOOD-KLASSIFIKATION
_
60
4.3.3.
QUADER-KLASSIFIKATION
_
62
4.3.4.
MINIMALER-ABSTAND-KLASSIFIKATOR
_
63
4.3.5.
NEURONALE
KLASSIFIKATOREN_
64
4.3.5.1.
MULTI-LAYER-PERCEPTRON-NETZWERKE
_
64
4.3.5.2.
RESTRICTED-COULOMB-ENERGY-NETZWERKE
66
4.4.
KLASSIFIKATIONSVERFAHREN
IN
DER
ANWENDUNG
_
72
4.4.1.
STATISTISCHE
CHARAKTERISIERUNG
DER
BEISPIELBILDDATEN
_
72
4.4.2.
ALLGEMEINE
BETRACHTUNGEN
ZUR
MERKMALSEXTRAKTION
UND
MERKMALSREDUKTION
_
73
4.4.3.
MERKMALSEXTRAKTION
DURCH
ARITHMETISCHE
TRANSFORMATION
_
75
4.4.4.
KLASSIFIKATION
DER
BEISPIELBILDDATEN
_
76
4.4.4.1.
ALLGEMEINE
BEURTEILUNGSKRITERIEN
DER
KLASSIFIKATIONSERGEBNISSE
_
77
4.4.4.2.
KONFIGURATION
DER
KLASSIFIKATOREN
_
78
4.4.5.
VERGLEICH
DER
VERFAHREN
ANHAND
DER
BEISPIELDATEN
80
4.5.
PRINZIPIELLE
ALGORITHMISCHE
UNTERSCHIEDE
DER
VERFAHREN
83
4.6.
REALISIERUNGSMOEGLICHKEITEN
DER
KLASSIFIKATIONSALGORITHMEN
_
86
4.6.1.
KLASSISCHE
METHODEN
_
86
4.6.2.
IMPLEMENTIERUNGEN
NEURONALER
HARDWARE
86
4.7.
AUSWAHL
EINES
GEEIGNETEN
VERFAHRENS
88
5.
DAS
AN-BORD-KLASSIFIKATIONSEXPERIMENT
AUF
DEM
KLEINSATELLITEN
BIRD
90
5.1.
REALISIERUNG
DES
KLASSIFIKATIONSSYSTEMS
_
90
5.1.1.
KONZEPTION
DES
GESAMTSYSTEMS
_
91
5.1.2.
VERARBEITUNGSSTUFEN
DER
BILDDATEN
92
5.2.
KLASSIFIKATIONSBEISPIELE
_
_
94
5.2.1.
DATENREDUKTION
MIT
DEM
KLASSIFIKATIONSEXPERIMENT
95
6.
SCHLUSSBEMERKUNGEN
97
LISTE
DER
SYMBOLE
100
VERZEICHNIS
DER
ABKUERZUNGEN
101
ANHANG
102
BIBLIOGRAPHIE
106
DANKSAGUNG
112
LEBENSLAUF
113
6 |
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