Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

4 Entwicklung eines Verfahrens zur raum-zeitlichen Segmentierung von natürlichen Objekten
anschließend Oberflächen geschätzt, Randpunkte bestimmt und die Raumkurven bzw.
die entsprechenden Hilfsoberflächen berechnet werden. Aufgrund der starken Übersegmentierung
nach Durchführung der Vorsegmentierung besitzen manche Segmente bis zu
50 Nachbarn. Hinzu kommt, dass ein erfolgreiches Region-Merging sowohl Oberflächen
als auch Grenzkanten zwischen bereits getesteten Segmenten signifikant verändern kann,
sodass in diesen Fällen die Berechnungen wiederholt werden müssen. Die Existenz so zahlreicher
Nachbarsegmente erklärt sich durch das starke Rauschen der Daten: Lägen weniger
verrauschte Daten vor, wäre das Ergebnis der Vorsegmentierung deutlich weniger stark
übersegmentiert, wodurch die Rechenintensität des Region-Mergings deutlich abnehmen
würde. Für die vorliegenden verrauschten Daten muss für ein zufriedenstellendes Segmentierungsergebnis
das rechenintensive Region-Merging somit in Kauf genommen werden.
Dagegen fallen die Berechnung der Normalenvektoren oder die Nachbarschaftssuche in
der Punktwolke bei der Beurteilung der Effizienz nicht ins Gewicht.
Im Vergleich zu den bestehenden Phänotypisierungsverfahren besitzt der in dieser Arbeit
entwickelte Ansatz neben der bereits genannten Automatisierung sowie der berührungsfreien
Datenerfassung einen weiteren entscheidenden Vorteil, der aus der Abbildung 4.40
ersichtlich wird. Dargestellt sind zwei Pflanzenmodelle der beiden Messtage, die mit Hilfe
der manuellen Digitalisierung von charakteristischen Punkten (siehe z. B. Kahlen u.
Stützel (2007)) erstellt wurden. Für diese Digitalisierung wurden pro Blatt 17 charakte-
Abb. 4.40: Ergebnisse der manuellen Digitalisierung von charakteristischen Punkten einer
Gurkenpflanze: Modell vom 08.05.2013 (links); Modell vom 23.05.2013 (rechts)
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