Eignung von Auswertemethoden für Sub-Pixel genaue Verschiebungserkennung in Speckle-Bildern (Bachelor-/Master-Arbeit)

Viele Bildverarbeitungsanwendungen erfordern ein Bildregistrierungsschema, um zwei oder mehr Bilder bestmöglich in Übereinstimmung zu bringen, die entweder durch einen einzelnen Sensor zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder durch verschiedene Sensoren gleichzeitig, aber unter verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen wurden. Wird nur eine Translation zwischen den Bildern gesucht wird die Kreuzkorrelation zweier Bilder mit Hilfe der schnellen Fourier Transformation (FFT) berechnet und die Lage des Maximums bestimmt. Für Sub-Pixel genau Auflösungen können auf eine größere Auflösung hochgerechnete Bilder verwendet werden. Für große Datenmengen steigt durch dieses einfache Verfahren die Rechenzeit jedoch sehr schnell auf unakzeptable Werte an.

Um die Rechenzeiten ganz wesentlich zu reduzieren gibt es eine Reihe von alternativen Berechnungsmethoden, die in der Regel auf Interpolationen beruhen. In dieser Arbeit sollen ausgewählte Methoden in Matlab implementiert werden. Anschließend ist zu untersuchen, wie gut sich die Methoden zur Analyse Speckle-basierter Bilder eignen. Die wesentliche Fragestellung ist, wie hoch die erreichbare Auflösung und die Messunsicherheit in Abhängigkeit von Algorithmus und Specklegröße sind. Es sind folgende Teilaufgaben zu bearbeiten:

Aufgaben
• Definition der technischen Anforderungen
• Implementierung von Sub-Pixel-Algorithmen in Matlab
• Simulation von Sub-Pixel-Verschiebungen von Speckle-Mustern
• Durchführung von Versuchsreihen zur Charakterisierung der Algorithmen
• Auswertung der Messreihen bezüglich der Anforderungen

Voraussetzungen
• Grundkenntnisse der Bildverarbeitung
• Matlab Grundkenntnisse sind von Vorteil

Kontakt

Jan F. Westerkamp
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