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Perzeptuelle Organisation von Objektgrenzen unter Verwendung anisotroper Regularisierungsmethoden / Marcus Hund. 2009
Inhalt
Einleitung
Grundlagen
Die Wahrnehmung des Menschen
Tiefenwahrnehmung
Scheinkonturen
Optische Illusionen und Wahrnehmungsphänomene
Helligkeitswahrnehmung
Größenwahrnehmung
Scheinkonturen
Figur-Grund-Gliederung
Strategien zur perzeptuellen Organisation
Bildvorverarbeitung
Filterung
Detektion von Konturen und Kreuzungspunkten
Schwellwertfreie Kantendetektion
Detektion von Kreuzungspunkten
Anisotrope Regularisierung
Minimierung einer globalen Kostenfunktion
Diffusion
Selbstorganisation der Kanteninformation
Bestimmung möglicher Konturvervollständigungen
Konturvervollständigung durch Tensor Voting
Repräsentation von Konturelementen durch Tensoren
Tensorkommunikation
Probleme des Tensorvoting
Bewertung von Verbindungswahrscheinlichkeiten
Ausschlusskriterien
Bestimmung der Verbindungswahrscheinlichkeit
Konturvervollständigung durch Spline Funktionen
Perzeptuelle Organisation
Figur-Grund-Gliederung an Kreuzungspunkten
Dynamische Tiefenzuordnung
Experimentelle Ergebnisse
Anisotrope Regularisierung
Konturverstärkung
Kanten- und Eckendetektion
Konturvervollständigung
Perzeptuelle Organisation vervollständigter Konturen
Natürliche Bilder
Laufzeiten
Zusammenfassung
Literaturverzeichnis
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