Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
Betrachtet ein Mensch seine Umwelt, so kann er spontan Objekte erkennen. Ohne spezielles Wissen über einzelne Objekte zu besitzen, können wir beispielsweise die Anordnung von zwei holzfarbenen Leisten zu einem Kreuz erkennen, obwohl nur Teile der Objekte sichtbar sind. Implizit erzeugen wir dabei Ergänzungen, die Schlussfolgerungen über die reale Form und Struktur der verdeckten Objekte ermöglichen. Wir nehmen also räumliche Strukturen und Relationen zwischen Objekten oder Objektteilen wahr und ergänzen fehlende visuelle Information weitmöglichst, um letztendlich zu einer Interpretation des Wahrgenommenen zu kommen. Das Ziel eines automatischen Bildanalysesystems besteht darin, die relevanten Aspekte dieser visuellen perzeptiven Fähigkeiten algorithmisch zu modellieren und so automatisch eine Beschreibung der abgebildeten Szene zu erlangen. Hierfür ist die Detektion der inhärenten Strukturen von Objekten von starkem Interesse. Denn gerade bei künstlichen Objekten erleichtert die Regelmäßigkeit und Einfachheit von Objekten deren Identifikation und Erkennung. Darüber hinaus führt eine regelmäßige Anordnung von Objekten oder Objektbestandteilen zu einer weiteren Strukturierung der betrachteten Szene und unterstützt eine Beschreibung derselben. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Modellierung und algorithmischen Realisierung wesentlicher Aspekte dieser Strukturierungs- oder auch Gruppierungsaufgaben. Auf Basis einer geometrischen Beschreibung wird ein hierarchischer Ansatz zum Gruppieren der in einem Bild vorhandenen (Objekt-)Konturen entwickelt. Die vorgestellten Gruppierungsstrategien motivieren sich dabei aus den in der Gestalt-Psychologie beschriebenen Gesetzmäßigkeiten zur strukturierten Wahrnehmung beim Menschen. Als Ergebnis werden Hypothesen über Gruppen von Konturen generiert, die beispielsweise eine kollineare Anordnung von Geradenstücken oder einen geschlossenen Zug von Konturen beschreiben. Für diese Hypothesenbildung werden rein lokale Gruppierungseigenschaften ausgewertet und kein Domänenwissen ...