Mehrfachorientierung und Mehrfach-Steuerbarkeit in der Bildanalyse

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Die Schätzung von Orientierungen und die Filterung orientierter Strukturen in mehrdimensionalen Signalen sind von großer Bedeutung in der Bildverarbeitung. Ein verbreiteter Ansatz zur Schätzung einfacher Orientierungen ist die Nutzung des Struktursensors, welcher auf Ableitungen erster Ordnung basiert. Alternativ werden auch höhere Ableitungen benutzt, wie die Hesse-Matrix. Kombinationen von Ableitungen verschiedener Ordnung ermöglichen die phaseninvariante Detektion einfach-orientierter Strukturen, z.B. mittels des 2D Energy Tensors oder des Boundary Tensors. Die Modellierung von Signalen mittels nur einer Orientierung ist jedoch häufig zu restriktiv, beispielsweise für verdeckend oder additiv überlagerte Strukturen, oder für Kreuzungspunkte. Ausgehend vom Strukturtensor wurden vom Antragsteller deshalb Verfahren zur simultanen Schätzung mehrfacher Orientierungen entwickelt. Es soll gezeigt werden, dass diese Methode auf eine gemeinsame Basis gestellt werden können. Diese Basis erlaubt dann die Entwicklung phaseninvarianter Estimationsverfahren auch für Mehrfachorientierungen. Die Orientierungsinformation soll dann für neue Bildsegmentierungsverfahren genutzt werden, deren Robustheit durch Gibbs-Markov-Zufallsfelder erhöht werden kann.Die (gerichtete) Filterung orientierter Signale kann effizient mittels steuerbarer Filter erfolgen. In nur eine Orientierung steuerbare Filter erlauben jedoch keine Filterung mehrfachorientierter Signale, z.B. zur Merkmalsdetektion durch Korrelation. Im zweiten Teil des Vorhabens werden deshalb mehrfach-steuerbare Filter entwickelt, die eine effiziente Synthese mehrfach-orientierter Signalmodelle erlauben. Die Kombination mit den Verfahren zur Mehrfach-Orientierungsschätzung ermöglich dann die Detektion mehrfach-orientierter Merkmale wie auch ihre Klassifikation.