Adaptive Gabor-Transformation zur Parameterselektion von Gabor-Filtern für die unüberwachte Textursegmentierung

Für viele Aufgabenbereiche des maschinellen Sehens (Computer Vision) ist die Segmentierung von Texturen von grundlegender Bedeutung. Dieses Problem wurde in der jüngsten Vergangenheit mittels zweidimensionaler Morlet-Transformation erfolgreich angegangen. Die Realisierung einer Morlet-Transformation erfolgt durch eine nichtorthogonale Filterbank, deren Impulsantworten durch orientierungs- und frequenzselektive Gabor-Elementarfunktionen beschrieben werden und den gesamten Ortsfrequenzbereich abdecken. Als besonders kritisch zeigt sich hierbei die Vielzahl der zur Bildsegmentierung erforderlichen Filter, da zum einen der numerische Aufwand zur Realsisierung einer Morlet-Transformation sehr hoch ist und zum anderen die aus der vollständigen Transformation resultierende hohe Dimensionalität des Merkmalraumes eine effiziente Segmentierung beeinträchtigt.