Unüberwachte Selektion und Abstimmung von dyadischen Garborfiltern zur Textursegmentierung

Einen wesentlichen Beitrag zur geeigneten Bestimmung von Merkmalräumen für die Bildsegmentierung und -klassifikation hat in der letzten Zeit die mehrkanalige spektrale Zerlegung eines Bildes mittels dyadischer Gaborfilter geleistet. Diese Methodik führt jedoch zu einem speicher- und rechenintensiven Aufwand, der nur mit speziell angepaßter Hardware in einem vernünftigen Zeitrahmen zu bewältigen ist. Zur Reduktion dieses Aufwandes und zu einer an eine Bildszene optimierten Adaption der verbleibenden Filter wird in diesem Beitrag ein neuartiges Verfahren vorgestellt, das deren prägnantesten zur Bildanalyse erforderlichen Parameter Mittenfrequenz und Orientierung selektiert. Die Auswahl der Gaborfilter beruht auf der Auswertung spektraler Merkmalkontrastmatrizen, die aus einer pyramidalen Gabortransformation gewonnen werden und erfolgt iterativ. Die Effizienz des Algorithmus wird am Beispiel einiger texturaler Bilder numerisch verifiziert.