Bildverarbeitung 8 – Matching und Segmentierung - IGP - ETH Zürich

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Summe der quadratischen Differenzen (SSD)SSD (sum of squared differences) zwischen Grauwerten einer NachbarschaftxxSSDyIJ( I(x,y)J ( x,y))= ∑∑ −x yI2yWertebereich [0..∞](0 → Bildregionen sind identisch)JVoraussetzungen:Bilder unterscheiden sich radiometrisch nicht undgeometrisch nur durch eine TranslationMatching & Segmentierung 10
KreuzkorrelationKorrelationskoeffizient (normalized cross-correlation, NCC) zwischen (geordneten,zentrierten) Intensitätswerten (vgl. Vorlesung zu Bildstatistik)xxyIyJWertebereich [-1..1](1/-1→ linear abhängig,0 → unkorreliert)Matching & Segmentierung 11
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Watershed-SegmentierungAnnahme:Regi
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Flutungsalgorithmus§Jedes neu übe
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Region GrowingAblauf:1. Selektion d
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Split & MergeEingangsbild1. Split p
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K-Mean ClusteringK-Means ist eine u
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Mean shiftMean shift schätzt lokal
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Segmentierung komplexer SzenenGezei
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