Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

4.5 Analyse und Bewertung des entwickelten Segmentierungsansatzes
ristische Punkte gemessen und daraus ein – wie die Abbildungen zeigen – stark vereinfachtes
Modell der Pflanze berechnet. Der direkte Vergleich eines Blattes des Modells vom
08.05.2013 mit dem identischen segmentierten Gurkenblatt in Abbildung 4.41 lässt bereits
erahnen, dass Letzteres gegenüber dem Digitizer-Modell einen deutlich höheren Detailgrad
besitzt, sodass auch eine zuverlässigere Blattflächenbestimmung möglich sein sollte.
Die Bestimmung von geometrischen Merkmalen aus der segmentierten Punktwolke ist Bestandteil
des Kapitels 5, in dem ausführlicher auf den Vergleich mit dem Digitzer-Modell
eingegangen wird.
Abb. 4.41: Ergebnisse der manuellen Digitalisierung von charakteristischen Punkten einer
Gurkenpflanze: Modell vom 08.05.2013 (links); Modell vom 23.05.2013 (rechts)
Ähnlich gute Ergebnisse wie die räumliche Segmentierung liefert die zeitliche Segmentierung:
Insbesondere bei geringen Blattbewegungen gelingt eine fehlerlose Identifizierung
korrespondierender Blätter, gleichzeitig werden die zeitlichen Zusammenhänge für eine
Eliminierung von Übersegmentierungen verwendet. Zu beachten ist jedoch, dass dieses
Verfahren nur dann zum Erfolg führt, wenn keine Untersegmentierungen vorliegen. Andernfalls
würde die zeitliche Segmentierung die räumlichen Segmentierungen verschlechtern,
indem nicht zusammengehörende Segmente zusammengefügt werden. Eine mögliche
Untersegmentierung muss dementsprechend vor Durchführung der zeitlichen Segmentierung
ausgeschlossen werden können.
Der Algorithmus stößt an seine Grenzen, wenn sich die Blätter von einer Aufnahme
zur nächsten sehr stark bewegen und gleichzeitig aufgrund von Wachstum ihre Form
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