Großer Beleg Segmentierung von ATPase-gefärbten - Fakultät ...

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3 Grundlagen der Bildsegmentierung
Die Bildsegmentierung ist ein sehr vielversprechendes Forschungsfeld, in dem immer
wieder neue Probleme auftauchen und formuliert werden. Dank einer aktiven Forschungsarbeit
in den letzten Jahrzehnten, können wir auf eine Vielzahl von Segmentierungsmethoden
zurückgreifen, die teilweise sehr unterschiedliche Ansätze zur Lösung
des Segmentierungsproblems wählen. Im nun folgenden Abschnitt soll auf einige der
wichtigsten Methoden genauer eingegangen werden. In Vorbereitung auf die Erläuterungen
in Kapitel (4) (S.22) und Kapitel (5) (S.33), werden hier die zugrunde liegenden
Verfahren (Threshholding, K-Means-Clustering) erläutert.
Einen Überblick über verschiedene praktische Segmentierungsalgorithmen liefert folgende
Klassifikation, die Erkennungsverfahren nach dem Grad der Automatisierung
unterscheidet [Vos07].
• manuelle Segmentierung
• halbautomatische Segmentierung
• vollautomatische Segmentierung
Wie in den vorhergehenden Kapiteln bereits erwähnt wurde, ist die Automatisierung
eines Erkennungsverfahrens ein wichtiges Ziel in vielen praktischen Anwendungen. Beispielsweise
werden bei der manuellen Auswertung von Muskelfaserschnitten für die Segmentierung
von ungefähr 200 Fasern ca. 20 - 30 Minuten benötigt [KKP98]. Für eine
korrekte manuelle Zellsegmentierung wird ausgebildetes Fachpersonal mit fundiertem
Wissen über die Gewebestrukturen von Muskelfaserzellen benötigt. Gleichzeitig handelt
es sich aber bei dieser Arbeitsaufgabe um eine sehr zeitintensive und monotone
Tätigkeit, bei der ständige Konzentration erforderlich ist. Eine Automatisierung des
Verfahrens ist also erstrebenswert.
Die halbautomatische Lösung eines Segmentierungsproblems umfasst eine Kombination
aus automatisierter Berechnung und manueller Korrektur bzw. Überwachung. Der vom
Menschen auszuführende Anteil der Bilderkennung kann durch partielle Nutzung von
Computersystemen verkürzt oder zumindest erleichtert werden. Mensch und Computersystem
ergänzen sich durch ihre besonderen Leistungsfähigkeiten. Der menschliche
Wahrnehmungsapparat kann durch seine sichere und schnelle Erkennungsleistung das
Softwaresystem bei der Vorverarbeitung unterstützen, während der Computer für eine
schnelle Verarbeitung und präzise Auswertung der Bilddaten sorgt. Unter bestimmten