Ingo's Blog

Segmentierung Wachstum (Segmentation Growing) ( English ) Diese Post ist über ein Verfahren um Objekte aus BIldern zu segmentieren. Dafür wird eine Region gewählt (seed) und mit einem Gewichtungsfaktor, der von der Standartabweichung und der Durchschnittswert der Region und dem Faktor f abhängt, gewählt. Wenn Pixel, die unmittelbar um das seed liegen innerhalb der Grenzen sind, wird dieser dem seed hinzugefügt. Dies wird so lange fortgezetzt, bis kein Wert mehr dem seed hinzugefügt wird. Dann ist das Objekt somit segmentiert. function [region, area, seed, sx1, sx2, sy1, sy2] = Segmentation_Growing(img,sx1,sx2,sy1,sy2,f): Diese Funktion benötigt ein Bild als input. Wird sonst nichts als input angegeben kann mit 2 Markern der Bereich festgelegt werden, in dem der seed ist. Andernfalls wird mit sx1, sy1 die obere linke Ecke und mit sx2, sy2 die untere rechte Ecke definiert. Wird mit den Markern gearbeitet, kann als zweiter input f angegeben werden. Diese Variable beschreibt die Gewi

Die Dijkstra Methode ( English ) In diesem Post wird die Dijkstra Methode aus dem vorherigen Post nochmal aufgearbeitet, sodass diese eine größere Nachbarschaft nach Wegen durchsucht und somit bei mehreren möglichen Pfäden eine präziesere Lösung findet. Die wird in folgendem Bild zu dme vorherigen Post verglichen: Hier kann der Code bei MathWorks heruntergeladen werden. Quellcode Dijkstra: function [path, prev, unvis, distance, start, target] = Dijkstra_Methode(Matrix, start, target) %Matrix is the incoming image %start is the start point in a vector [a,b] where a is the column and b the %row %target is the end point similare to start %path is the matrix with ones excepted at the position of the path where it is 0 %prev are also the previous visited pixels where the algorithm took the %wrong way %unvis are all unvisited pixels %distance is the distance or weight of the pixels %open the image and you can choose with the cursor the start %and end point if you don't give

Die Dijkstra Methode ( English ) In diesem Post zeige ich wie mit Matlab am Rand von Objekten oder Bildern der Pfad gefunden werden kann. Hierfür benutzt ich die Dijkstra Methode. Ich nehme als Input ein BIld von Matlab, führe es in ein Gradientenbild über mit [G,Gdir] = imgradient(img,'sobel'); und benutze meine Funktion Dijkstra(G,p,q) : Diese ist benötigt ein Bild in double Format G , einen Startpunkt p bei dem der erste Wert der Zeilenwert und der zweite der Spaltenwert ist und das vorgegebene Ziel q dem entsprechend. Die Methode funktioniert so, dass sie alle Distanzen auf unendlich setzt und nur den Startpunkt auf 0. Alle unbesichteten Pixel haben den Wert 1. Der Algorithmus geht so lange, bis das Ziel kein unbesichteter Pixel mehr ist. Er summiert über alle Nachbarpixel und berechnet immer das Gewicht bzw. die Distanz mit function [weight] = localedgewidth(G,p,q) wobei der Wert vom Nachbarpixel von dem Maximum der Bilder abgezogen wird, dies durch die Differenz von