Detektion einfacher Kurven - Digitale Bildverarbeitung - page 150

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Detektion einfacher Kurven
In Kap. 7 haben wir gezeigt, wie man mithilfe von geeigneten Filtern
Kanten finden kann, indem man an jeder Bildposition die Kantenstarke
und moglicherweise auch die Orientierung der Kante bestimmt. Der dar-
auf folgende Schritt bestand in der Entscheidung (z. B. durch Anwendung
einer Schwellwertoperation auf die Kantenstarke), ob an einer Bildposi-
tion ein Kantenpunkt vorliegt oder nicht, mit einem binaren Kanten-
bild ( edge map ) als Ergebnis. Das ist eine sehr fruhe Festlegung, denn
naturlich kann aus der beschrankten ( ” myopischen“) Sicht eines Kanten-
filters nicht zuverlassig ermittelt werden, ob sich ein Punkt tatsachlich
auf einer Kante befindet oder nicht. Man muss daher davon ausgehen,
dass in dem auf diese Weise produzierten Kantenbild viele vermeintli-
che Kantenpunkte markiert sind, die in Wirklichkeit zu keiner echten
Kante gehoren, und andererseits echte Kantenpunkte fehlen. Kantenbil-
der enthalten daher in der Regel zahlreiche irrelevante Strukturen und
gleichzeitig sind wichtige Strukturen haufig unvollstandig. Das Thema
dieses Kapitels ist es, in einem vorlaufigen, binaren Kantenbild auffallige
und moglicherweise bedeutsame Strukturen aufgrund ihrer Form zu fin-
den.
9.1 Auffallige Strukturen
Ein intuitiver Ansatz zum Au nden großerer Bildstrukturen konnte
darin bestehen, beginnend bei einem beliebigen Kantenpunkt benach-
barte Kantenpixel schrittweise aneinander zu fugen und damit die Kon-
turen von Objekten zu bestimmen. Das konnte man sowohl im kontinu-
ierlichen Kantenbild (mit Kantenstarke und Orientierung) als auch im
binaren edge map versuchen. In beiden Fallen ist aufgrund von Unter-
brechungen, Verzweigungen und ahnlichen Mehrdeutigkeiten mit Proble-
men zu rechnen und ohne zusatzliche Kriterien und Informationen uber