Student Thesis STUD-1562

BibliographyRenz, Martin: Extraktion von Uferlinien und charakteristischen Objekten aus Videobildern.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Student Thesis No. 1562 (1996).
87 pages, german.
CR-SchemaI.2.10 (Vision and Scene Understanding)
I.3.5 (Computational Geometry and Object Modeling)
I.4.3 (Image Processing and Computer Vision Enhancement)
I.4.6 (Image Processing and Computer Vision Segmentation)
I.4.10 (Image Representation)
I.5.4 (Pattern Recognition Applications)
Abstract

Das Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik (ISR) befaßt sich seit mehreren Jahren erfolgreich mit der Entwicklung eines integrierten Navigationssystems für die Binnen- und Küstenschiffahrt.

Grundlage zur Anfertigung von elektronischen Flußkarten war bisher die Digitalisierung amtlicher Karten oder die interaktive Erstellung durch anklicken auf ein Radarbild. Diese Vorgehensweise birgt insofern Probleme, wenn keine amtlichen Karten vorliegen oder wenn bauliche Änderungen durchgeführt werden. Daher werden im Rahmen des weiteren Projektfortschrittes Methoden untersucht, die benötigten Flußkarten automatisch zu erstellen.

In dieser Arbeit soll untersucht werden, inwieweit eine optische Bildverarbeitung geeignet ist, Informationen zur automatischen Generierung von elektronischen Flußkarten zu liefern. Dabei wird die Uferlinie mit Hilfe einfacher geometrischer Objekte, wie z.B. Geradensegmente approximiert. Weiter werden Objekte wie z.B. Radartonnen, Verkehrsschilder usw. erkannt und klassifiziert, um später eine Vermessung dieser Objekte mittels eines Stereokamerasystems zu ermöglichen.

Im Verlaufe der Arbeit wurden Verfahren zur Approximation der Uferlinie sowie zur Klassifizierung bestimmter Objekte anhand einiger Bildverarbeitungsalgorithmen entwickelt. Der Schwerpunkt dieser Studienarbeit lag dabei in der Approximation der Uferlinie. In der Vorverarbeitung der Bilder werden Ansätze wie Histogrammebnung zur Kontraststeigerung, Erkennung von Reflexionen mittels Korrelationskoeffizient, Anisotropische Diffusion zur Bereichsangleichung und Kantenoperatoren zur Kantenerkennung sowie Bereichssegmentierung mittels Korrelationskoeffizient und Binarisierung, und morphologische Operationen zur Glättung verwendet, um eine Uferlinie zu verstärken und zu erkennen. In der eigentlichen Bildverarbeitung werden diese Bereiche miteinander verknüpft und versucht die relevanten Kanten als Uferlinie zu approximieren.

Zur Klassifizierung charakteristischer Objekte werden die Bilder mittels Ansätzen wie Normalisierung, Segmentierung durch Binarisierung, morphologische Operationen zur Glättung, Objektgrößenbestimmung durch eine konvexe Hülle sowie Klassifikation der Objekte mittels Korrelationskoeffizient verwendet.

Die in dieser Arbeit entstandenen Algorithmen wurden in ANSI-C mit Hilfe des Bildverarbeitungswerkzeuges Vista implementiert.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed High-Performance Systems, Image Understanding
Entry dateNovember 6, 1996
   Publ. Computer Science