Lokale Gitteroptimierung für einen objektbasierten Bewegtbildcodec

Inhaltsangabe:Einleitung:In der heutigen Zeit ist die Mobilität und ständige Erreichbarkeit zu einem wichtigen Teil unserer Lebensqualität geworden.Gerade im Bereich der Bildtelefonie müssen große Datenmengen bewältigt werden. Um vielen Nutzern diesen Dienst anbieten zu können, ist eine schmalbandige Übertragung notwendig. Die objektbasierte Bildcodierung nutzt logisch zusammenhängende Bildbereiche aus, um diese optimiert zu kodieren und zu übertragen. Dazu werden markante Punkte im Objekt gesucht, deren Position sich im folgenden Bild leicht wiederfinden lassen. Aus diesen Punkten wird ein Dreieckgitter gebildet, deren Inhalt einzelne Bildbereiche darstellen.Unter der Voraussetzung, dass sich die Punkte zwischen zwei Bildern nur wenig bewegen, kann das darauf folgende Bild mittels Analyse der Bewegungsvektoren und Morphing approximiert werden.In dieser Arbeit wird die Suche solcher markanten Punkte erläutert. Ferner werden zwei Verfahren und deren Optimierung zur vollständigen Triangulierung der Objekte gegenübergestellt und verglichen. Ein weiterer Bestandteil ist die optimierte Approximation von bekannten Konturen anhand von mehreren Fehlerkriterien.Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:1.Einleitung12.Beschreibung der Algorithmen32.1Definitionen32.2Aufbau der Datenstruktur62.3Suchen eines Objektes72.4Bestimmung der Konturpunkte82.4.1Hilfsalgorithmen92.5Bestimmung äußerer Triangulierungspunkte102.5.1Intervallmethode102.5.2Methode der besten Eckpunkte112.6Approximation der Konturkante122.7Berechnung innerer Triangulierungspunkte152.7.1Intervallmethode152.7.2Suche nach dem globalen Maximum162.7.3Eleminierung von ungültigen Punkten173.Triangulierungsalgorithmen193.1Äußere Triangulierung mit Kurvendreiecken193.2Äußere Triangulierung mit regulären Dreiecken223.3Keine äußere Triangulierung223.4Greedy-Algorithmus233.4.1Optimiertes Greedy-Verfahren243.5Delaunay-Algorithmus253.5.1Voronoi-Zonen253.6Vervollständigu