In dieser Arbeit wird untersucht, wie ohne klassische Methoden zur Mustererkennung und Segmentierung eine Extraktion von Fahrbahnen in Echtzeit möglich ist. Die verarbeiteten Bilder stammen dabei aus Kameras in Serienfahrzeugen, welche Folgen von Grauwertbildern liefern. Es wird ein Verfahren gezeigt, welches geeignet ist, selbst bei Fehlen von Farbinformation, wie es beispielsweise bei Nachtfahrten der Fall ist, die Fahrbahn aus den Eingangsbildern zu extrahieren. Die Fahrbahnextraktion erfolgt außerdem ohne Zuhilfenahme weiterer Abtastsysteme oder externer Signale wie GPS, da hier Genauigkeit und Verfügbarkeit nicht ausreichend sind. Ein wesentlicher Aspekt bei der Implementierung des Verfahrens ist überdies die Echtzeitfähigkeit bei gleichzeitig eingeschränkten Ressourcen, da das System in Serienfahrzeugen zum Einsatz kommt. Trotz der rein bildbezogenen Datenverarbeitung ist das entwickelte Verfahren generalisiert anwendbar.     «

In dieser Arbeit wird untersucht, wie ohne klassische Methoden zur Mustererkennung und Segmentierung eine Extraktion von Fahrbahnen in Echtzeit möglich ist. Die verarbeiteten Bilder stammen dabei aus Kameras in Serienfahrzeugen, welche Folgen von Grauwertbildern liefern. Es wird ein Verfahren gezeigt, welches geeignet ist, selbst bei Fehlen von Farbinformation, wie es beispielsweise bei Nachtfahrten der Fall ist, die Fahrbahn aus den Eingangsbildern zu extrahieren. Die Fahrbahnextraktion erfolgt...     »

This thesis examines how the extraction of roads in real time is possible without using classical methods for pattern recognition and segmentation. The processed images are drawn from cameras in production vehicles, which provide sequences of gray scale images. A method which is suitable to extract the road from the input images even in the absence of color information, as it is for example the case when driving at night. The road extraction is also done without the assistance of other scanning systems or external signals such as GPS, since it does not have sufficient accuracy and availability. An important aspect in the implementation of the method is, moreover, the real-time capability with limited resources at the same time, since the system is used in production vehicles. Despite the purely image-related data processing, the developed method provides a generalized application.      «

This thesis examines how the extraction of roads in real time is possible without using classical methods for pattern recognition and segmentation. The processed images are drawn from cameras in production vehicles, which provide sequences of gray scale images. A method which is suitable to extract the road from the input images even in the absence of color information, as it is for example the case when driving at night. The road extraction is also done without the assistance of other scanning...     »