Bildverarbeitung 8 – Matching und Segmentierung - IGP - ETH Zürich

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Subpixelgenaue VerschiebungGegebenenfalls ist es sinnvoll, die Pixel zu gewichten durch (diagonale) Gewichtsmatrix PWahl der Elemente w(i,j) der Gewichtsmatrix P:1 im Fenster, 0 ausserhalbGauss-GewichteMatching & Segmentierung 22
Least-Squares-MatchingAnnahme bisher:Grauwertstruktur ist bis auf Translation gleichè In Wirklicheit: unterschiedliche Projektionsverzerrung und RadiometrieGeneralisierung§ allgemeinere Transformation zwischen den beiden Bildern§ Auch hier: Bestimmung der Transformationsparameter nach der Methode derkleinsten QuadrateMatching & Segmentierung 23
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Seite 13 und 14: Kreuzkorrelation: Beispiele1.0Match
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Seite 29 und 30: LSQ-Matching: BeispielAusgangstempl
Seite 31 und 32: LSQ-Matching: Eigenschaften§ Die z
Seite 33 und 34: LSQ-MatchingNachteile LSQ-matching:
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Seite 39 und 40: Matching von Punktwolken: Laserscan
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Seite 45 und 46: Globale Ähnlichkeit von Bildern: G
Seite 49 und 50: Wozu Segmentierung von Regionen?Opt
Seite 51 und 52: SegmentierungSegmentierung bezeichn
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Seite 55 und 56: Thresholding-MethodenVorteile:einfa
Seite 59 und 60: Watershed-SegmentierungAnnahme:Regi
Seite 61 und 62: Watershed-SegmentierungAnnahme:Regi
Seite 63 und 64: Flutungsalgorithmus§Jedes neu übe
Seite 65 und 66: Region GrowingAblauf:1. Selektion d
Seite 68 und 69: Split & MergeEingangsbild1. Split p
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K-Mean ClusteringK-Means ist eine u
Seite 74 und 75:
Themen heute§ Matchingo Messen von
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Mean shiftMean shift schätzt lokal
Seite 78:
Segmentierung komplexer SzenenGezei
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