Download 3D-Bildsegmentierung mittels statistischer Formmodelle: by Sebastian T. Gollmer PDF

By Sebastian T. Gollmer

Sebastian T. Gollmer entwickelt neue Methoden und Algorithmen für die Erstellung statistischer Formmodelle, die Formmodellierung und die formmodellbasierte Bildsegmentierung. Der Autor diskutiert ihre Vorteile gegenüber den jeweils etablierten Verfahren aus der Literatur und evaluiert den generellen Einfluss dieser drei Aspekte auf die erzielbare Segmentierungsgenauigkeit. Letzteres erfolgt sowohl unter Verwendung neu entwickelter und etablierter Evaluierungsverfahren als auch im Rahmen realer Anwendungen. Von besonderer praktischer Relevanz zeigen sich dabei die exzellenten, mit einem neuen vollautomatischen Algorithmus erzielten Ergebnisse für die Unterkiefersegmentierung.

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In [130] erschwert. In dieser Arbeit kommt der Reparametrisierungsansatz von Heimann [132] zur Anwendung, wobei das Laufzeitverhalten durch eine initiale Neuvernetzung (vgl. Abb. 7) aller Formen Si , i = 1, . . , ns verbessert wird. Hier hat sich die Verwendung von ca. 3np Abtastpunkten als guter Kompromiss zwischen Laufzeitverhalten und Erhaltung der Formdetails bewährt. B. Polynom-Funktionen [138] oder B-Splines [139], schlagen Davies et al. [72] die nicht-parametrische Fluid-Regularisierung [37] vor.

Aus diesem Grund wurde in den letzten Jahren eine Vielzahl automatischer Verfahren entwickelt. Eine Möglichkeit, diese zu klassifizieren, ist die Unterscheidung von paarweisen und populationsbasierten Methoden. 2 bzw. 3 genauer beleuchtet und im nachfolgenden Kapitel 3 experimentell evaluiert. 1 Stand der Technik Der Fokus dieser Arbeit liegt in der Entwicklung von Verfahren für die Auswertung von 3D-Bilddaten. Um von deren vollständigen Informationsgehalt zu profitieren, müssen die entsprechenden Modelle die komplette dreidimensionale Form der jeweiligen Objektklasse abbilden.

Reparametrisierungsverfahren, 3. Multiresolution Optimierung und 4. explizite Optimierung der Lageparameter. Zielfunktion Neben der MDL-Zielfunktion LMDL (Gl. 24)) wurden die beiden Zielfunktionen LDetCov (Gl. 23)) sowie LThodberg (Gl. 26)) betrachtet, welche jeweils einen Regularisierungsparameter aufweisen.

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