Inhaltsangabe: Einleitung: In der heutigen Zeit ist die Mobilit t und st ndige Erreichbarkeit zu einem wichtigen Teil unserer Lebensqualit t geworden. Gerade im Bereich der Bildtelefonie m ssen gro e Datenmengen bew ltigt werden. Um vielen Nutzern diesen Dienst anbieten zu k nnen, ist eine schmalbandige bertragung notwendig. Die objektbasierte Bildcodierung nutzt logisch zusammenh ngende Bildbereiche aus, um diese optimiert zu kodieren und zu bertragen. 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 erl utert. Ferner werden zwei Verfahren und deren Optimierung zur vollst ndigen Triangulierung der Objekte gegen bergestellt und verglichen. Ein weiterer Bestandteil ist die optimierte Approximation von bekannten Konturen anhand von mehreren Fehlerkriterien. Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1 2.Beschreibung der Algorithmen3 2.1Definitionen3 2.2Aufbau der Datenstruktur6 2.3Suchen eines Objektes7 2.4Bestimmung der Konturpunkte8 2.4.1Hilfsalgorithmen9 2.5Bestimmung u erer Triangulierungspunkte10 2.5.1Intervallmethode10 2.5.2Methode der besten Eckpunkte11 2.6Approximation der Konturkante12 2.7Berechnung innerer Triangulierungspunkte15 2.7.1Intervallmethode15 2.7.2Suche nach dem globalen Maximum16 2.7.3Eleminierung von ung ltigen Punkten17 3.Triangulierungsalgorithmen19 3.1 u ere Triangulierung mit Kurvendreiecken19 3.2 u ere Triangulierung mit regul ren Dreiecken22 3.3Keine u ere Triangulierung22 3.4Greedy-Algorithmus23 3.4.1Optimiertes Greedy-Verfahren24 3.5Delaunay-Algorithmus25 3.5.1Voronoi-Zonen25 3.6Vervollst ndigu
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