Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

eine zweifache Erfassung der Punktwolke unter zwei unterschiedlichen Ausrichtungen sollte
dieses Problem lösen.
Von den verschiedenen Rechenschritten erfordert insbesondere das oberflächenbasierte
Region-Merging weiterführende Untersuchungen: Bislang wurde zur Bestimmung der Oberflächen
eine sehr einfache Funktion zweiten Gerades verwendet, die die komplexe Form
eines Gurkenblattes häufig nicht ausreichend gut wiedergab. Für die Modellierung solcher
Freiformflächen finden in der Regel deutlich komplexere mathematische Beschreibungen
Anwendung. Ein bekanntes Beispiel stellen die Non-uniform rational B-Splines (NURBS)
dar, die es erlauben, auch große komplexe Oberflächen in einer einheitlichen und mathematisch
exakten Form zu repräsentieren [Turner (1992)]. Die Verwendung von NURBS
für die Modellierung der Gurkenblätter wäre sicherlich eine Möglichkeit, eine bessere Approximation
der Blattoberflächen zu erhalten.
Von den in Kapitel 1 genannten Gestaltprinzipien fließen in den in dieser Arbeit entwickelten
Algorithmus mit der Bestimmung einer Nachbarschaft das Gesetz der Nähe und mit
der Definition eines Ähnlichkeitsmaßes das Gesetz der Ähnlichkeit ein. Insbesondere bei
der Pflanzensegmentierung kann jedoch eine zusätzliche Berücksichtigung des Gesetzes
der Symmetrie eine weitere Verbesserung des Ergebnisses mit sich bringen. Paproki u. a.
(2011) stellen einen auf Symmetrien basierenden Segmentierungsansatz für Blätter vor,
der in ähnlicher Form auch auf die Segmentierung der Gurkenblätter angewendet werden
kann. Das Wissen, dass Blätter und damit auch die Ergebnissegmente achsensymmetrisch
sein müssen, kann z. B. für die Verbesserung einer bestehenden Segmentierung verwendet
werden.
Da der verwendete Segmentierungsalgorithmus auf lokalen Entscheidungen aufbaut, bietet
es sich darüber hinaus an, einen Segmentierungsalgorithmus zu testen, der eine global
optimale Lösung findet. Eine mögliche Alternative zu dem in dieser Arbeit entwickelten
Algorithmus stellen daher die Graph Cuts von Boykov u. Kolmogorov (2004) dar. Zu
beachten ist jedoch, dass diese nur für den Zweiklassenfall das globale Optimum finden –
im Mehrklassenfall, wie er in dieser Arbeit vorliegt – nähern sie dieses globale Optimum
in der Regel nur an [Boykov u. Veksler (2006)]. Darüber hinaus erfordern Graph Cuts
in der Regel einen interaktiven Schritt, um die Terminal-Knoten festzulegen (siehe z. B.
Ulén (2013)). Um die Graph Cuts für eine wie in dieser Arbeit geforderte vollautomati-
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