Bildanalysesysteme zielen auf eine symbolische Beschreibung bildhafter Sensordaten, die für die Lösung einer gegebenen Aufgabenstellung geeignet ist. Die Verarbeitung erfolgt sowohl in biologischen als auch künstlichen Systemen über eine Reihe zunehmend abstrakter Repräsentationsebenen der Information. Neben einer Reduktion der Datenmenge wird vor allem die explizite Repräsentation von bildinhärenter Information angestrebt. Stefan Posch nutzt Gestaltgesetze zur expliziten Organisation von Bildprimitiva. In einem hierarchischen Ansatz werden aus Kontursegmenten Gruppierungen wachsender Komplexität hypothetisiert und deren Signifikanz mit einem Markov Random Field bewertet. Der Autor fasst in einem zunächst parallelen Verarbeitungspfad Regionen in Bildfolgen aufgrund gemeinsamer Bewegung zu Einheiten zusammen. Durch diese Gruppierungsprozesse können nachgelagerte Verarbeitungsschritte wie Objekterkennung und Szeneninterpretation wirkungsvoll unterstützt werden, da sie auf stärker strukturierte Informationen aufsetzen können.

Autorentext

Prof. Dr. Stefan Posch ist am Institut für Informatik der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg tätig. Die hier angezeigte Arbeit wurde von Professor Dr. Gerhard Sagerer, Universität Bielefeld, als Habilitationsschrift angenommen.

Inhalt
1 Einleitung.- 2 Segmentierung.- 3 Affine Symmetrien.- 4 Perzeptives Gruppieren.- 5 Hierarchisches konturbasiertes Gruppieren.- 6 Gruppieren in Regionenfolgen.- 7 Stereo und Objekterkennung.- 8 Zusammenfassung.- Literatur.- A Bilder und konturbasierte Segmentierung.- B Konturbasierte Gruppierungshypothesen.- C Signifikante Konturgruppen.- D Regionensegmentierung und -gruppierung.