Thema dieser Arbeit ist es, durch Vergleich mehrerer Bilder einer Bildfolge Masken bewegter Objekte zu gewinnen. Bildvorlagen sind Schwarz-Weiss-Bilder, die mit einer Fernsehkamera unter Realweltbedingungen aufgenommen wurden. Es wird kein szenenspezifisches Wissen vorausgesetzt. Das Verfahren laesst sich in mehrere Schritte unterteilen: zunaechst werden fuer kleine, sich nicht gegenseitig ueberlappende Rastergebiete des Bildes mathematische Beschreibungen gewonnen. Dann werden die Beschreibungen der Rastergebiete mit denen anderer Bilder verglichen. So werden Hinweise auf Objekte gewonnen, die sich oder ihre Lage veraendern. Diese Hinweise muessen koordiniert werden, so dass man Masken der bewegten Objekte erhaelt. Dieses Verfahren wird seit Jahren am Fachbereich der Informatik der Universitaet Hamburg angewendet und weiterentwickelt. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde die mathematische Beschreibung der Rastergebiete modifiziert: anstatt Mittelwert und Varianz der Bildfunktion im Rastergebiet zu bestimmen, werden hier Ebenen an die Bildfunktion angelegt. Dies hat Konsequenzen fuer alle Algorithmen, die auf der mathematischen Bildbeschreibung aufbauen. Diese Algorithmen werden in dieser Arbeit vorgestellt und bezueglich ihrer Reaktion auf die Ebenenanpassung untersucht. Im Anschluss daran werden neue Verfahren vorgestellt.     «

Thema dieser Arbeit ist es, durch Vergleich mehrerer Bilder einer Bildfolge Masken bewegter Objekte zu gewinnen. Bildvorlagen sind Schwarz-Weiss-Bilder, die mit einer Fernsehkamera unter Realweltbedingungen aufgenommen wurden. Es wird kein szenenspezifisches Wissen vorausgesetzt. Das Verfahren laesst sich in mehrere Schritte unterteilen: zunaechst werden fuer kleine, sich nicht gegenseitig ueberlappende Rastergebiete des Bildes mathematische Beschreibungen gewonnen. Dann werden die Beschreibu...     »