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Original title:
Fitting Parametric Curve Models to Images Using Local Self-adapting Separation Criteria 
Translated title:
Anpassung parametrischer Kurvenmodelle an Bilder mittels lokaler selbst-adaptierender Trennkriterien 
Year:
2004 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Radig, Bernd (Prof. Dr.) 
Referee:
Navab, Nassir (Prof. Ph.D.) 
Format:
Text 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Deformable Models; Optimization; Model-based Image Segmentation; Real-time Contour Tracking; 3-D Pose Estimation; Color; Texture; Image Cue Integration; Automatic Scale Selection; Sub-pixel Accuracy 
Controlled terms:
Bildverarbeitung; Datenmodell; Kurvenanpassung; Parametrisches Verfahren; Algorithmus 
TUM classification:
DAT 539d; DAT 764d; DAT 770d 
Abstract:
The task of fitting parametric curve models to boundaries of perceptually meaningful image regions is a key problem in computer vision with numerous applications, such as image segmentation, pose estimation, 3-D reconstruction, and object tracking. In this thesis, we propose the Contracting Curve Density (CCD) algorithm and the CCD tracker as solutions to this problem. The CCD algorithm solves the curve-fitting problem for a single image whereas the CCD tracker solves it for a sequence of images...    »
 
Translated abstract:
Das Anpassen parametrischer Kurvenmodelle an die Grenzen perzeptuell relevanter Bildregionen ist ein Kernproblem der Bildverarbeitung. Es tritt in zahlreichen wichtigen Anwendungen wie z.B. Bildsegmentierung, Lageschätzung, 3-D Rekonstruktion und Objektverfolgung auf. In dieser Dissertation werden der Contracting Curve Density (CCD) Algorithmus und der CCD Tracker als Lösungen für dieses Problem vorgeschlagen. Der CCD Algorithmus löst das Anpassungsproblem für ein einzelnes Bild, der CCD Tracker...    »
 
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München 
Oral examination:
07.07.2004 
File size:
5631719 bytes 
Pages:
173 
Last change:
09.07.2007