Digital Signal Processing Reference
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17.3 Aufgaben
17
Bildvergleich
Aufg. 17.1.
Adaptieren Sie das in Abschn. 17.1 beschriebene Template-
Matching-Verfahren fur den Vergleich von RGB-Farbbildern.
Aufg. 17.2.
Implementieren Sie das
Chamfer
-Verfahren (Alg. 17.1) fur
Binarbilder mit der
euklidischen
Distanz und der
Manhattan
-Distanz.
Aufg. 17.3.
Implementieren Sie die exakte euklidische Distanztransfor-
mation durch
”
brute-force“-Suche nach dem jeweils nachstgelegenen Vor-
dergrundpixel (das konnte einiges an Rechenzeit benotigen). Vergleichen
Sie das Ergebnis mit der Approximation durch das Chamfer-Verfahren
(Alg. 17.1) und bestimmen Sie die maximale Abweichung (in %).
Aufg. 17.4.
Modifizieren Sie den Chamfer-Algorithmus (Alg. 17.1) un-
ter Verwendung folgender 5
5-Distanzmasken anstelle der Masken in
Gl. 17.18 zur Schatzung der euklidischen Distanz:
×
⎡
⎤
⎡
⎤
·
2
.
236
·
2
.
236
·
2
.
236 1
.
414 1
.
000 1
.
414 2
.
236
·
· · · · ·
· · · · ·
· · ×
1
.
000
·
2
.
236 1
.
414 1
.
000 1
.
414 2
.
236
·
⎣
⎦
⎣
⎦
M
L
=
,
M
R
=
.
1
.
000
×·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
·
2
.
236
·
2
.
236
·
Vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem Standardverfahren (mit 3
3-
Masken). Begrunden Sie, warum zusatzliche Maskenelemente in Rich-
tung der Hauptachsen und der Diagonalen uberflussig sind.
×
Aufg. 17.5.
Implementieren Sie das Chamfer Matching unter Verwen-
dung des linearen Durchschnitts (Gl. 17.20) und des quadratischen
Durchschnitts (Gl. 17.22) fur die Match-Funktion. Vergleichen Sie die
beiden Varianten in Bezug auf Robustheit der Ergebnisse.
