Objekt-Identifikation anhand regionenbeschreibender Merkmale in hierarchisch partitionierten Bildern
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In dieser Diplomarbeit wird ein Verfahren zur Identifikation von Objekten entwickelt, das auf hierarchisch partitionierten Bildern operiert. Die Bilddaten werden vorab so zerlegt, dass jede einzelne Partition eine visuell nachvollziehbare Bildregion reprä-sentiert. Die Zerlegung ergibt eine hierarchisch organisierte Regionenstruktur, die eine Beschreibung des Bildinhaltes liefert. Die segmentierten Regionen stellen Ob-jekte im Bild dar und werden durch ihre Merkmale eindeutig beschrieben. Somit ent-spricht die Objektidentifikation einer Extraktion von Regionen, welche das gesuchte Objekt darstellen. Hierbei wird die Regionenextraktion anhand charakteristischen Regionenmerkmalen durchgeführt. Schwerpunkt dieser Arbeit ist daher die Identifikation und Implementierung geeigne-ter objektbeschreibender Merkmale. Aus diesen Merkmalen lassen sich Kombinatio-nen bilden, die als Kriterien einen Suchraum für die Identifikation von spezifischen Objekten in einer hierarchisch organisierten Regionenstruktur aufspannen. Für die Arbeit werden folgende charakteristische Regionenmerkmale ausgewählt: • Geometrische Merkmale: Bounding-Box, Rundheit, Ellipsen Fittting, etc. • Grauwertmerkmale: Mittlerer Grauwert, Entropie, etc. • Textur-Merkmale: Haralick'sche Texturmaße Ferner werden Methoden zur aussagenlogischen Kombination von Objektidentifikati-onskriterien aus einzelnen Regionenmerkmalen für die Suche in einer hierarchisch organisierten Regionenstruktur implementiert. Im zweiten Teil der Arbeit wird das entwickelte Verfahren auf ein konkretes Problem im Kontext des inhaltsbasierten Bildzugriffes angewendet. Als Datenbestand dienen 105 Handradiographien, in de-nen die Metakarpalknochen als separate Bildobjekte identifiziert werden sollen. Als Referenz steht eine manuelle Segmentierung dieses Datenbestandes zur Verfügung. Basierend auf einer zufälligen Auswahl von 10 Bildern werden geeignete Werte für die regionenbeschreibenden Merkmale ermittelt. Die Ergebnisse der automatischen Auswertung werden protokolliert und anschließend die Güte der automatischen Ob-jektidentifikation bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass durch das Verfahren eine einfache Formulierung und Auswertung der Anfragen ermöglicht wird, wobei der Erfolg zum einen von der Güte der Zerlegung und zum anderen von der Beschreibungspräzision der Suchanfrage abhängt. Obwohl das primäre Ziel der Arbeit die Werkzeugent-wicklung für eine inhaltsbasierte Suche über einer Bildmenge ist, wird die sekundäre Aufgabe, nämlich die Formulierung eines Suchkriteriums für die Metakarpalknochen -Identifikation, ebenfalls zufriedenstellend erfüllt.
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Objekt-Identifikation anhand regionenbeschreibender Merkmale in hierarchisch partitionierten Bildern, Tamara Ostwald
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2005
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- Titel
- Objekt-Identifikation anhand regionenbeschreibender Merkmale in hierarchisch partitionierten Bildern
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Tamara Ostwald
- Erscheinungsdatum
- 2005
- ISBN10
- 3981008936
- ISBN13
- 9783981008937
- Kategorie
- Medizin & Gesundheit
- Beschreibung
- In dieser Diplomarbeit wird ein Verfahren zur Identifikation von Objekten entwickelt, das auf hierarchisch partitionierten Bildern operiert. Die Bilddaten werden vorab so zerlegt, dass jede einzelne Partition eine visuell nachvollziehbare Bildregion reprä-sentiert. Die Zerlegung ergibt eine hierarchisch organisierte Regionenstruktur, die eine Beschreibung des Bildinhaltes liefert. Die segmentierten Regionen stellen Ob-jekte im Bild dar und werden durch ihre Merkmale eindeutig beschrieben. Somit ent-spricht die Objektidentifikation einer Extraktion von Regionen, welche das gesuchte Objekt darstellen. Hierbei wird die Regionenextraktion anhand charakteristischen Regionenmerkmalen durchgeführt. Schwerpunkt dieser Arbeit ist daher die Identifikation und Implementierung geeigne-ter objektbeschreibender Merkmale. Aus diesen Merkmalen lassen sich Kombinatio-nen bilden, die als Kriterien einen Suchraum für die Identifikation von spezifischen Objekten in einer hierarchisch organisierten Regionenstruktur aufspannen. Für die Arbeit werden folgende charakteristische Regionenmerkmale ausgewählt: • Geometrische Merkmale: Bounding-Box, Rundheit, Ellipsen Fittting, etc. • Grauwertmerkmale: Mittlerer Grauwert, Entropie, etc. • Textur-Merkmale: Haralick'sche Texturmaße Ferner werden Methoden zur aussagenlogischen Kombination von Objektidentifikati-onskriterien aus einzelnen Regionenmerkmalen für die Suche in einer hierarchisch organisierten Regionenstruktur implementiert. Im zweiten Teil der Arbeit wird das entwickelte Verfahren auf ein konkretes Problem im Kontext des inhaltsbasierten Bildzugriffes angewendet. Als Datenbestand dienen 105 Handradiographien, in de-nen die Metakarpalknochen als separate Bildobjekte identifiziert werden sollen. Als Referenz steht eine manuelle Segmentierung dieses Datenbestandes zur Verfügung. Basierend auf einer zufälligen Auswahl von 10 Bildern werden geeignete Werte für die regionenbeschreibenden Merkmale ermittelt. Die Ergebnisse der automatischen Auswertung werden protokolliert und anschließend die Güte der automatischen Ob-jektidentifikation bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass durch das Verfahren eine einfache Formulierung und Auswertung der Anfragen ermöglicht wird, wobei der Erfolg zum einen von der Güte der Zerlegung und zum anderen von der Beschreibungspräzision der Suchanfrage abhängt. Obwohl das primäre Ziel der Arbeit die Werkzeugent-wicklung für eine inhaltsbasierte Suche über einer Bildmenge ist, wird die sekundäre Aufgabe, nämlich die Formulierung eines Suchkriteriums für die Metakarpalknochen -Identifikation, ebenfalls zufriedenstellend erfüllt.