By Sebastian T. Gollmer

ISBN-10: 3658098104

ISBN-13: 9783658098100

ISBN-10: 3658098112

ISBN-13: 9783658098117

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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Minimum description length). Um diese Zielfunktion zu optimieren, wird in [68] die Korrespondenzfindung mittels Parametrisierung und Reparametrisierung angegangen. 2). 3). In [35] wird ein formal zur MDL äquivalenter, auf der Minimierung der Entropie basierender Ansatz vorgeschlagen, der diese Abhängigkeit von einer bestimmten Parametrisierung vermeidet. Nichtsdestoweniger hat sich der Ansatz der Korrespondenzoptimierung unter Verwendung der MDL-Zielfunktion insbesondere wegen der methodisch sauberen Herleitung ausgehend vom linearen Formmodell [73] als Quasi-Standard für die Korrespondenzfindung etabliert [126].

Ns } durch die landmarkenbasierte Formrepräsentation mittels Formvektoren entsteht. Diesem Approximationsfehler kann auf zwei Arten begegnet werden. Zum einen mittels eines zweistufigen Bewertungsverfahrens: Zunächst wird die Abweichung des Formvektors xi von der Form Si berechnet (s. 2). Sofern diese für alle Formvektoren xi , i = 1, . . , ns als klein genug angesehen werden kann, ist die anschließende Verwendung landmarkenbasierter Distanzmaße für die Bewertung der Korrespondenzgüte valide.

1) bzw. 2) für die Berechnung der Spezifität bzw. Generalisierungsfähigkeit verwendete Distanzfunktion D : X × X → R eine entscheidende Bedeutung. B. B. : sum of squared differences) bzw. : mean absolute distance) zum Einsatz kommen, lassen sich auf diese Weise lediglich Formvektoren, jedoch nicht die durch die Formvektoren repräsentierten Formen vergleichen. B. B. [73, 293]) werden deshalb nicht notwendigerweise durch eine schlechte Spezifität bzw. Generalisierungsfähigkeit abgebildet. Stattdessen wurde sowohl in [61, P5] festgestellt, dass SFM mit diesen unerwünschten Eigenschaften sogar bessere Korrespondenzgütekriterien aufweisen können.

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3D-Bildsegmentierung mittels statistischer Formmodelle: Korrespondenzfindung, Modellierung, Segmentierung und ihre wechselseitigen Abhängigkeiten by Sebastian T. Gollmer


by Jason
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