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2008-11-27Dissertation DOI: 10.18452/15846
Multiresolution image segmentation
dc.contributor.authorSalem, Mohammed Abdel-Megeed Mohammed
dc.date.accessioned2017-06-18T09:01:35Z
dc.date.available2017-06-18T09:01:35Z
dc.date.created2008-12-12
dc.date.issued2008-11-27
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/16498
dc.description.abstractSysteme der Computer Vision spielen in der Automatisierung vieler Prozesse eine wichtige Rolle. Die wichtigste Aufgabe solcher Systeme ist die Automatisierung des visuellen Erkennungsprozesses und die Extraktion der relevanten Information aus Bildern oder Bildsequenzen. Eine wichtige Komponente dieser Systeme ist die Bildsegmentierung, denn sie bestimmt zu einem großen Teil die Qualitaet des Gesamtsystems. Fuer die Segmentierung von Bildern und Bildsequenzen werden neue Algorithmen vorgeschlagen. Das Konzept der Multiresolution wird als eigenstaendig dargestellt, es existiert unabhaengig von der Wavelet-Transformation. Die Wavelet-Transformation wird zur Verarbeitung von Bildern und Bildsequenzen zu einer 2D- bzw. 3D-Wavelet- Transformation erweitert. Fuer die Segmentierung von Bildern wird der Algorithmus Resolution Mosaic Expectation Maximization (RM-EM) vorgeschlagen. Das Ergebnis der Vorverarbeitung sind unterschiedlich aufgeloesten Teilbilder, das Aufloesungsmosaik. Durch dieses Mosaik lassen sich raeumliche Korrelationen zwischen den Pixeln ausnutzen. Die Verwendung unterschiedlicher Aufloesungen beschleunigt die Verarbeitung und verbessert die Ergebnisse. Fuer die Extraktion von bewegten Objekten aus Bildsequenzen werden neue Algorithmen vorgeschlagen, die auf der 3D-Wavelet-Transformation und auf der Analyse mit 3D-Wavelet-Packets beruhen. Die neuen Algorithmen haben den Vorteil, dass sie sowohl die raeumlichen als auch die zeitlichen Bewegungsinformationen beruecksichtigen. Wegen der geringen Berechnungskomplexitaet der Wavelet-Transformation ist fuer den ersten Segmentierungsschritt Hardware auf der Basis von FPGA entworfen worden. Aktuelle Anwendungen werden genutzt, um die Algorithmen zu evaluieren: die Segmentierung von Magnetresonanzbildern des menschlichen Gehirns und die Detektion von bewegten Objekten in Bildsequenzen von Verkehrsszenen. Die neuen Algorithmen sind robust und fuehren zu besseren Segmentierungsergebnissen.ger
dc.description.abstractMore and more computer vision systems take part in the automation of various applications. The main task of such systems is to automate the process of visual recognition and to extract relevant information from the images or image sequences acquired or produced by such applications. One essential and critical component in almost every computer vision system is image segmentation. The quality of the segmentation determines to a great extent the quality of the final results of the vision system. New algorithms for image and video segmentation based on the multiresolution analysis and the wavelet transform are proposed. The concept of multiresolution is explained as existing independently of the wavelet transform. The wavelet transform is extended to two and three dimensions to allow image and video processing. For still image segmentation the Resolution Mosaic Expectation Maximization (RM-EM) algorithm is proposed. The resolution mosaic enables the algorithm to employ the spatial correlation between the pixels. The level of the local resolution depends on the information content of the individual parts of the image. The use of various resolutions speeds up the processing and improves the results. New algorithms based on the 3D wavelet transform and the 3D wavelet packet analysis are proposed for extracting moving objects from image sequences. The new algorithms have the advantage of considering the relevant spatial as well as temporal information of the movement. Because of the low computational complexity of the wavelet transform an FPGA hardware for the primary segmentation step was designed. Actual applications are used to investigate and evaluate all algorithms: the segmentation of magnetic resonance images of the human brain and the detection of moving objects in image sequences of traffic scenes. The new algorithms show robustness against noise and changing ambient conditions and gave better segmentation results.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectFPGAger
dc.subjectBildsegmentierungger
dc.subjectMehrfachauflösungger
dc.subject3D Wavelet-Transformger
dc.subjectVerkehrsmonitoringger
dc.subjectFPGAeng
dc.subjectImage segmentationeng
dc.subjectMultiresolutioneng
dc.subject3D wavelet transformeng
dc.subjectTrafficeng
dc.subjectmonitoringeng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleMultiresolution image segmentation
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-10093989
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/15846
dc.identifier.alephidHU003686826
dc.date.accepted2008-11-21
dc.contributor.refereeMeffert, Beate
dc.contributor.refereeRückert, Ulrich
dc.contributor.refereeTolba, Mohamed F.
dc.subject.dnb28 Informatik, Datenverarbeitung
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II

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