Bildverarbeitung 8 – Matching und Segmentierung - IGP - ETH Zürich

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Globale Ähnlichkeit von Bildern: GISTGlobale Fourier-Spektren verschiedener Bilder natürlicher Szenen[©Torralba & Oliva]Fourier-Spektren (mit windowed Fourier transform) von 16 Bildregionen verschiedener BilderGIST: Berechnung der Fourier-Spektren (global und lokal), dann Bestimmung der unkorreliertenInformation und Reduktion im Merkmalsraum mittels Principal Component Analysisè Bestimmung repräsentativer Merkmale mit Regression basierend auf TrainingsdatenMatching & Segmentierung46
Themen heute§ Matchingo Messen von Ähnlichkeit und Least Squares Matchingo Matching von Punktwolken (Grundzüge)o Globale Ähnlichkeit: GIST-Merkmal§ Segmentierungo Region growing, Watershed, Split-and-Mergeo k-means clusteringo mean-shiftMatching & Segmentierung 2
Seite 1 und 2: Bildverarbeitung8 - Matching und Se
Seite 3 und 4: Template matchingWo ist Waldo?[©Kr
Seite 5 und 6: ZuordnungSuche nach homologen Merkm
Seite 7 und 8: ZuordnungAufgabe: Merkmal mit grös
Seite 9 und 10: Summe der quadratischen Differenzen
Seite 11 und 12: KreuzkorrelationKorrelationskoeffiz
Seite 13 und 14: Kreuzkorrelation: Beispiele1.0Match
Seite 15 und 16: Brendan Allen 15Monika’s group be
Seite 17 und 18: Least-Squares-MatchingSuche nach de
Seite 19 und 20: Subpixelgenaue VerschiebungModell:
Seite 21 und 22: Subpixelgenaue VerschiebungGegebene
Seite 23 und 24: Least-Squares-MatchingAnnahme bishe
Seite 25 und 26: Least-Squares-Matching“Zuordnung
Seite 27 und 28: Least-squares MatchingGeometrie:Tra
Seite 29 und 30: LSQ-Matching: BeispielAusgangstempl
Seite 31 und 32: LSQ-Matching: Eigenschaften§ Die z
Seite 33 und 34: LSQ-MatchingNachteile LSQ-matching:
Seite 35 und 36: Themen heute§ Matchingo Messen von
Seite 37 und 38: Matching von PunktwolkenÜbergang v
Seite 39 und 40: Matching von Punktwolken: Laserscan
Seite 43 und 44: Globale Ähnlichkeit von BildernSta
Seite 45: Globale Ähnlichkeit von Bildern: G
Seite 49 und 50: Wozu Segmentierung von Regionen?Opt
Seite 51 und 52: SegmentierungSegmentierung bezeichn
Seite 53 und 54: Adaptive ThresholdingEingangsbild G
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
Seite 72 und 73: K-Mean ClusteringK-Means ist eine u
Seite 76 und 77: Mean shiftMean shift schätzt lokal
Seite 78: Segmentierung komplexer SzenenGezei

Bildverarbeitung 8 – Matching und Segmentierung - IGP - ETH Zürich

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?