Bachelor Thesis BCLR-0185

BibliographyAlbrecht, Stephan: Variationsansätze zur Struktur-Textur-Zerlegung.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 185 (2015).
52 pages, german.
CR-SchemaG.1.2 (Numerical Analysis Approximation)
G.1.4 (Quadrature and Numerical Differentiation)
G.1.6 (Numerical Analysis Optimization)
I.2.10 (Vision and Scene Understanding)
I.4.3 (Image Processing and Computer Vision Enhancement)
Abstract

Das Maschinensehen findet heutzutage in vielen Teilen unseres Alltags Anwendung, sei es in der medizinischen Bildverarbeitung oder in der Robotik. Ein Teilgebiet des Maschinensehens ist die Vor- und Nachbereitung von Bildern. Es existieren je nach Zweck unterschiedliche Methoden, die wiederum unterschiedliche Informationen über das Bild benötigen. Viele Methoden nutzen dabei die Struktur und/oder die Textur eines Bildes. Der Begriff Struktur bezeichnet hierbei den homogenen Farbverlauf sowie die Form eines Objektes. Die periodischen oder quasiperiodischen Muster auf diesen Objekten sind als Textur zu verstehen. In dieser Arbeit wird die Zerlegung in Struktur und Textur einerseits als Optimierungsproblem mit verschiedenen Variationsansätzen gestaltet und andererseits mit Hilfe von Mittelungsfiltern errechnet. Das Optimierungsproblem entspricht hierbei der Minimierung eines Energiefunktionals, welches sich aus einem Ähnlichkeitsterm und einem Glattheitsterm zusammensetzt. Im Rahmen dieser Arbeit galt es herauszufinden, ob es für die Struktur- und Texturzerlegung ein dominierendes Verfahren gibt. Dazu wird eine Auswahl an Variationsansätzen als auch der Rolling-Guidance-Filter vorgestellt und untereinander verglichen, um mögliche Vor- und Nachteile der jeweiligen Methoden aufzuzeigen.

Full text and
other links
PDF (6508937 Bytes)
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Visualisation and Interactive Systems, Visualisation and Interactive Systems
Superviser(s)Bruhn, Andrés
Entry dateMay 6, 2015
New Report   New Article   New Monograph   Computer Science