Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...
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4 Entwicklung eines Verfahrens zur raum-<strong>zeitliche</strong>n <strong>Segmentierung</strong> von natürlichen Objekten<br />
das Segment wird somit insgesamt glatter, was eine deutlich zuverlässigere Blattflächenbestimmung<br />
erlaubt. Zum anderen spielt hier die bereits erwähnte Aufdeckbarkeit von<br />
schwachen Crease-Edges eine Rolle: Insbesondere sich berührende Blätter, die – wie in<br />
Abschnitt 4.1 dargelegt – die Hauptschwierigkeit bei der Pflanzensegmentierung darstellen,<br />
schließen zum Teil Winkel nahe 180 ◦ ein. Um diese zuverlässig aufdecken zu können,<br />
müssen auch die beiden lokalen Ebenen gut voneinander zu trennen sein, was bei einem<br />
zu groß gewählten Schwellwert nicht mehr garantiert werden kann.<br />
4.3.3 Glätten der Punktwolke<br />
Bei der Berechnung der Normalenvektoren hat sich bereits angedeutet, dass die vorliegenden<br />
Daten aufgrund des starken Messrauschens bei den erforderlichen Berechnungen<br />
Probleme bereiten. Aufgrund des adaptiven <strong>Segmentierung</strong>skriteriums ist zwar davon auszugehen,<br />
dass der in dieser Arbeit verwendete <strong>Segmentierung</strong>salgorithmus bis zu einem<br />
gewissen Grad mit diesem Messrauschen umgehen kann, spätestens für eine zuverlässige<br />
Blattflächenbestimmung ist eine Glättung der Punktwolke jedoch unabdingbar. Da eine<br />
geglättete Punktwolke auch für einige der folgenden Rechenschritte von Vorteil sein kann,<br />
wird die Glättung bereits an dieser Stelle durchgeführt, sodass im Folgenden sowohl auf<br />
eine geglättete als auch auf eine ungeglättete Punktwolke zurückgegriffen werden kann.<br />
Die Glättung einer Punktwolke kann auf unterschiedliche Arten durchgeführt werden, von<br />
denen drei Möglichkeiten vorgestellt werden:<br />
• Die Rohdaten des Laserscanners – in diesem Fall die Distanzwerte – werden direkt<br />
geglättet. Die prinzipielle Vorgehensweise für die Durchführung einer Glättung<br />
ist die Anwendung eines Tiefpassfilters auf die Daten [Tomasi u. Manduchi (1998)].<br />
Ein populäres Beispiel für einen solchen Tiefpassfilter stellt der Gauß-Filter dar (siehe<br />
z. B. Gonzalez u. Woods (2002)), der jedoch den großen Nachteil besitzt, dass<br />
die Glättung über Kanten hinweg erfolgt, sodass diese verschmieren. Aus diesem<br />
Grund existieren kantenerhaltende Filter wie z. B. der von Tomasi u. Manduchi<br />
(1998) vorgestellte Bilateralfilter, der in der Glättung nicht nur die geometrische<br />
Nähe der benachbarten Punkte, sondern auch die Ähnlichkeit der Funktionswerte<br />
einbezieht.<br />
Da der Erhalt der Kanten für eine korrekte Trennung zweier sich berührender Blätter<br />
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