J. Biedermann1
1 Technische Universität Cottbus, Lehrstuhl Numerische und Angewandte Mathematik
Die zunehmende Bedeutung der Echtzeit-Farbbildverarbeitung in der Anwendung (z.B. im Bereich Qualitätskontrolle) erfordert schnelle und gut parallelisierbare Verfahren
zur Vorverarbeitung, Segmentierung und Analyse von vielfach hochauflösenden Farbbildern. Insbesondere effiziente und rauschunempfindliche Segmentierungsalgorithmen spielen eine zentrale Rolle zur Reduzierung der Komplexität der nachfolgenden Bildanalyse.
Neben klassischen histogrammbasierten Verfahren sowie dem weitverbreiteten Split-and-Merge und seinen Varianten werden neue Ansätze wie Fuzzy-Segmentierung und hierarchische Inselstrukturen hinsichtlich ihrer Zeitkomplexität untersucht und bezüglich der Eignung zur Echtzeitverarbeitung miteinander verglichen.