- Inhaltsverzeichnis
- Vorwort
- 1. Einleitung
- 2. Grundlagen
- 3. Objekterkennung/Objektverfolgung
- 4. Grafisches-Fenster
- 5. Diskussion und Bewertung
- 6. Zusammenfassung und Ausblick
- A. Konfiguration des Systems
- B. Bedienung der Beispielapplikation
- C. Quellcode der Beispielaplikation
- D. Rechtliches / Eingetragene Warenzeichen
- Glossar
- Literatur
- Stichwortverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- 1-1. Möglicher Laboraufbau
- 2-1. Reaktionsbereich
- 2-2. Formel der ersten Echtzeitbedingung
- 2-3. Formel der zweiten Echtzeitbedingung
- 2-4. Auslastung
- 2-5. Kostenfunktion einer harten und weichen Echtzeitbedingung
- 2-6. Nutzenfunktion einer harten, weichen und nicht Echtzeitbedingung
- 2-7. Das Auge [UniWup1998]
- 2-8. Die Kamera
- 2-9. Die Retina [ScoBew1997]
- 2-10. Der RGB-Farbraum
- 2-11. Der RGB-Farbraum und der sichtbare Farbraum [Hartl2002]
- 2-12. CIE-Normfarbtafel [Seilnacht2002]
- 3-1. Aufbau einer Objekterkennung
- 3-2. Datenflussdiagramm der Beispielapplikation
- 3-3. Verschachteltes Grabben
- 3-4. Verschachteltes Grabben Version 2
- 3-5. Die Auslastung beim verschachtelten Grabben
- 3-6. Die Auslastung beim Verschachtelten Grabben mit Deadline-Verletzung
- 3-7. Die Verarbeitungsrichtung der Segmentierung und der Flächenerkennung
- 3-8. Threshold über die Summe der Farben
- 3-9. Beispielcode: Threshold über die Summe der Farben
- 3-10. Summierender Threshold auf ein Bild angewendet
- 3-11. Zweistufiges Threshold für jede der drei Farben
- 3-12. Beispielcode: Zweistufiges Threshold für jede der drei Farben
- 3-13. Wirkungweise eines zweistufigen Threshold auf jede der drei Farben
- 3-14. Grauwert-Histogramm des Ballonbildes
- 3-15. Bewertung von Histogrammen
- 3-16. Formel zur Errechnung eines Mittelwertes
- 3-17. Veranschaulichung des Isodata Algorithmus
- 3-18. Isodata Algorithmus zur Bestimmung eines einfachen Schwellwertes
- 3-19. Eine Kante mit ihrer ersten und zweiten Ableitung
- 3-20. Veranschauung eines Image und eines Kernel
- 3-21. Berechnung einer Convolution
- 3-22. Formel zur Berechnung einer Convolution
- 3-23. Typische Kernel
- 3-24. Formel zu Differenzbildung mit Offset
- 3-25. 4- und 8-connectivity
- 3-26. 4-connectivity Nachbarerkennung
- 3-27. 8-connectivity Nachbarerkennung
- 3-28. Testbild zur V-Problematik
- 3-29. Größtmögliche Vereinzelung bei der 8-connectivity
- 3-30. LABELS Tabelle
- 3-31. Objekte zur Auswahl
- 3-32. Formel zur Errechnung der Dichte
- 3-33. Formel zur Errechnung der Mengendichte
- 3-34. Änderung der Dichte bei Drehung
- 3-35. Formel der Kreisflächenähnlichkeit
- 3-36. Bearbeitungsbereiche beim Subframing
- 3-37. Platzierung des Subframe
- 3-38. Verlust des Objektes
- 4-1. drei Papierkugeln in Subframes
- 4-2. Das X-Window-Client-Server-System
- 5-1. Systen und Benutzer Last
- 5-2. drei Papierkugeln in Subframes
- 5-3. drei mal das gesamte Bild
- 5-4. Systen und Benutzer Last bei Verwendung der USB-Kamera
- 5-5. drei Papierkugeln in Subframes mit einer USB-Kamera aufgenommen
- 5-6. drei Mal das gesamte Bild mit einer USB-Kamera aufgenommen
- 5-7. Profil-Informationen (Auszug) der Beispielapplikation
- 5-8. Profil-Information (Auszug) der Beispielapplikation bei schlechter Wahl der Threshold-Level
- 5-9. Profil-Informationen (Auszug) der Beispielapplikation bei einer USB-Kamera
- 5-10. Profil-Information (Auszug) der Beispielapplikation bei schlechter Wahl der Threshold-Level und USB-Kamera
- 5-11. Threshold- und Labeling-Testframes
- 5-12. Tracing-Testframes
- 6-1. Verfolgung der Rennwagen auf der Modell-Rennbahn
- B-1. Aufbau einer Objekterkennung
- C-1. Quellcode der Beispielapplikation