Objektkonturen

Objektkonturen bezeichnen die Grenze oder Kontur eines Objekts in einem digitalen Bild. Sie bilden die geometrische Silhouette, die das Objekt von seiner Umgebung trennt. Konturen können geschlossen oder offen sein und werden oft als geordnete Folge von Randpunkten oder als Kurve in Form von Polynomen, Splines oder diskreten Codes dargestellt.

Zur Extraktion von Objektkonturen werden verschiedene Ansätze verwendet. Edge-Detectoren wie Canny oder Sobel liefern Gradientenkarten, aus denen Konturen abgeleitet werden. Boundary-Tracing-Algorithmen wie Moore-Neighbor oder andere Nachbarschaftsverfahren folgen Randpixeln, um eine Kontur zu rekonstruieren. Fortgeschrittene Ansätze verwenden aktive Konturen (Snakes), Level-Set-Methoden oder Watershed, um Konturen robust gegen Rauschen und Inhomogenität zu finden. Zusätzlich kommen hybride Ansätze zum Einsatz, die粒 Merkmale aus Texturen oder Farben nutzen, um Konturen zu stabilisieren.

Konturen werden häufig als diskrete Punktfolgen oder als Kodierung gespeichert. Typische Formen sind Chain Codes, Polygonapproximationen, Splines oder Fourier-Deskriptoren, die eine kompakte Repräsentation ermöglichen und eine effiziente Weiterverarbeitung in der Mustererkennung erleichtern.

Anwendungsgebiete umfassen Objekterkennung, Bildsegmentierung, medizinische Bildgebung, Robotik, Fernerkundung und Qualitätskontrolle in der Industrie. Herausforderungen sind Rauschen, unvollständige Konturen, Beleuchtungsunterschiede, Skalierung und Deformationen; Bewertungsmaße wie die Übereinstimmung mit Referenzkonturen oder Distanzmaße dienen der Quantifizierung der Konturqualität.