Systeme der Computer Vision spielen in der Automatisierung vieler Prozesse eine wichtige Rolle. Die wichtigste Aufgabe solcher Systeme ist die Automatisierung des visuellen Erkennungsprozesses und die Extraktion der relevanten Information aus Bildern oder Bildsequenzen. Eine wichtige Komponente dieser Systeme ist die Bildsegmentierung, denn sie bestimmt zu einem großen Teil die Qualitaet des Gesamtsystems. Fuer die Segmentierung von Bildern und Bildsequenzen werden neue Algorithmen vorgeschlagen. Das Konzept der Multiresolution wird als eigenstaendig dargestellt, es existiert unabhaengig von der Wavelet-Transformation. Die Wavelet-Transformation wird zur Verarbeitung von Bildern und Bildsequenzen zu einer 2D- bzw. 3D-Wavelet- Transformation erweitert. Fuer die Segmentierung von Bildern wird der Algorithmus Resolution Mosaic Expectation Maximization (RM-EM) vorgeschlagen. Das Ergebnis der Vorverarbeitung sind unterschiedlich aufgeloesten Teilbilder, das Aufloesungsmosaik. Durch dieses Mosaik lassen sich raeumliche Korrelationen zwischen den Pixeln ausnutzen. Die Verwendung unterschiedlicher Aufloesungen beschleunigt die Verarbeitung und verbessert die Ergebnisse. Fuer die Extraktion von bewegten Objekten aus Bildsequenzen werden neue Algorithmen vorgeschlagen, die auf der 3D-Wavelet-Transformation und auf der Analyse mit 3D-Wavelet-Packets beruhen. Die neuen Algorithmen haben den Vorteil, dass sie sowohl die raeumlichen als auch die zeitlichen Bewegungsinformationen beruecksichtigen. Wegen der geringen Berechnungskomplexitaet der Wavelet-Transformation ist fuer den ersten Segmentierungsschritt Hardware auf der Basis von FPGA entworfen worden. Aktuelle Anwendungen werden genutzt, um die Algorithmen zu evaluieren: die Segmentierung von Magnetresonanzbildern des menschlichen Gehirns und die Detektion von bewegten Objekten in Bildsequenzen von Verkehrsszenen. Die neuen Algorithmen sind robust und fuehren zu besseren Segmentierungsergebnissen. / More and more computer vision systems take part in the automation of various applications. The main task of such systems is to automate the process of visual recognition and to extract relevant information from the images or image sequences acquired or produced by such applications. One essential and critical component in almost every computer vision system is image segmentation. The quality of the segmentation determines to a great extent the quality of the final results of the vision system. New algorithms for image and video segmentation based on the multiresolution analysis and the wavelet transform are proposed. The concept of multiresolution is explained as existing independently of the wavelet transform. The wavelet transform is extended to two and three dimensions to allow image and video processing. For still image segmentation the Resolution Mosaic Expectation Maximization (RM-EM) algorithm is proposed. The resolution mosaic enables the algorithm to employ the spatial correlation between the pixels. The level of the local resolution depends on the information content of the individual parts of the image. The use of various resolutions speeds up the processing and improves the results. New algorithms based on the 3D wavelet transform and the 3D wavelet packet analysis are proposed for extracting moving objects from image sequences. The new algorithms have the advantage of considering the relevant spatial as well as temporal information of the movement. Because of the low computational complexity of the wavelet transform an FPGA hardware for the primary segmentation step was designed. Actual applications are used to investigate and evaluate all algorithms: the segmentation of magnetic resonance images of the human brain and the detection of moving objects in image sequences of traffic scenes. The new algorithms show robustness against noise and changing ambient conditions and gave better segmentation results.

Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Schnittstelle zwischen Verkehrsprozess und Informationsprozess in Systemen für die fahrzeuggenerierte Verkehrsdatengewinnung. Dabei konzentrieren sich die Untersuchungen auf die originäre Größe Geschwindigkeit. Das wesentliche Ziel der theoretischen und praktischen Untersuchungen bildet die qualifizierte Bestimmung makroskopischer Kenngrößen des Verkehrsflusses aus mikroskopischen Einzelfahrzeugdaten. Einen Schwerpunkt der Arbeit bildet die Analyse von mikroskopischen Einzelfahrzeugdaten mit Hilfe von informationsentropischen und spektralen Betrachtungen. Diese Untersuchungen erfolgen mit dem Ziel, eine optimale Nutzung der limitierten Übertragungs- und Verarbeitungskapazität in realen FCD-Systemen zu ermöglichen, theoretische Grenzerte abzuleiten und in der Praxis verwendete Parameter von FCD-Systemen theoretisch zu begründen. Ausgehend von empirischen und theoretischen Untersuchungen wird die Entropie der Informationsquelle "Geschwindigkeitsganglinie" bestimmt. Es wird gezeigt, dass Geschwindigkeitsganglinien als Markov-Quellen modelliert werden können. Aus der Entropiedynamik von Geschwindigeitsganglinien wird eine optimale Größe für den Erfassungstakt abgeleitet. Eine Analyse der spektralen Eigenschaften von Geschwindigkeitsverläufen zeigt, dass zwischen den Spektren von Geschwindigkeitsganglinien und dem Verkehrszustand Zusammenhänge bestehen. Geschwindigkeitsganglinien besitzen Tiefpasscharakter. Für die Berechnung der Tiefpassgrenzfrequenzen von empirischen Geschwindigkeitsganglinien wird ein Leistungskriterium eingeführt. Ausgehend von den derart bestimmten empirischen Tiefpassgrenzfrequenzen kann ein optimaler Erfassungstakt ermittelt werden, dessen Größe näherungsweise mit dem aus der Entropiedynamik abgeleiteten Erfassungstakt übereinstimmt. Ein einfacher Indikator für die Dynamik von Geschwindigkeitsverläufen ist der Variationskoeffizient der Einzelfahrzeuggeschwindigkeit. Es wird gezeigt, dass die Gewinnung und Übertragung von Variationskoeffizienten der Einzelfahrzeuggeschwindigkeiten in FCD-Systemen sinnvoll ist. In der Arbeit erfolgt eine theoretische Begründung des erforderlichen Ausrüstungsgrades in FCD-Systemen. Die Beurteilung der Leistungsfähigkeit von FCD-Systemen erfolgt dabei auf der Grundlage einer Konfidenzschätzung für die Zufallsgröße Reisegeschwindigkeit. Das verwendete Verfahren ist geeignet, die Leistungsfähigkeit von FCD-Systemen in unterschiedlichen Szenarien (Stadt-, Landstraßen-, Autobahnverkehr) zu vergleichen. Es wird gezeigt, dass FC-Daten in bestimmten Szenarien (insbesondere Stadtverkehr) zwingend einer Fusion mit anderen Verkehrsdaten bedürfen. Für die statistische Dimensionierung und Auswertung eines FCD-Systems ist der Variationskoeffizient der mittleren Reisegeschwindigkeiten der Fahrzeuge eines Fahrzeugkollektivs (kollektiver Variationskoeffizient) ein wesentlicher Parameter. Es wird gezeigt, dass der kollektive Variationskoeffizient in der Regel nicht nur vom Verkehrszustand, sondern auch von der räumlichen und zeitlichen Strukturierung des Beobachtungsgebietes abhängig ist. Für die näherungsweise Bestimmung des kollektiven Variationskoeffizienten werden Modelle abgeleitet und verifiziert.

Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Schnittstelle zwischen Verkehrsprozess und Informationsprozess in Systemen für die fahrzeuggenerierte Verkehrsdatengewinnung. Dabei konzentrieren sich die Untersuchungen auf die originäre Größe Geschwindigkeit. Das wesentliche Ziel der theoretischen und praktischen Untersuchungen bildet die qualifizierte Bestimmung makroskopischer Kenngrößen des Verkehrsflusses aus mikroskopischen Einzelfahrzeugdaten. Einen Schwerpunkt der Arbeit bildet die Analyse von mikroskopischen Einzelfahrzeugdaten mit Hilfe von informationsentropischen und spektralen Betrachtungen. Diese Untersuchungen erfolgen mit dem Ziel, eine optimale Nutzung der limitierten Übertragungs- und Verarbeitungskapazität in realen FCD-Systemen zu ermöglichen, theoretische Grenzerte abzuleiten und in der Praxis verwendete Parameter von FCD-Systemen theoretisch zu begründen. Ausgehend von empirischen und theoretischen Untersuchungen wird die Entropie der Informationsquelle "Geschwindigkeitsganglinie" bestimmt. Es wird gezeigt, dass Geschwindigkeitsganglinien als Markov-Quellen modelliert werden können. Aus der Entropiedynamik von Geschwindigeitsganglinien wird eine optimale Größe für den Erfassungstakt abgeleitet. Eine Analyse der spektralen Eigenschaften von Geschwindigkeitsverläufen zeigt, dass zwischen den Spektren von Geschwindigkeitsganglinien und dem Verkehrszustand Zusammenhänge bestehen. Geschwindigkeitsganglinien besitzen Tiefpasscharakter. Für die Berechnung der Tiefpassgrenzfrequenzen von empirischen Geschwindigkeitsganglinien wird ein Leistungskriterium eingeführt. Ausgehend von den derart bestimmten empirischen Tiefpassgrenzfrequenzen kann ein optimaler Erfassungstakt ermittelt werden, dessen Größe näherungsweise mit dem aus der Entropiedynamik abgeleiteten Erfassungstakt übereinstimmt. Ein einfacher Indikator für die Dynamik von Geschwindigkeitsverläufen ist der Variationskoeffizient der Einzelfahrzeuggeschwindigkeit. Es wird gezeigt, dass die Gewinnung und Übertragung von Variationskoeffizienten der Einzelfahrzeuggeschwindigkeiten in FCD-Systemen sinnvoll ist. In der Arbeit erfolgt eine theoretische Begründung des erforderlichen Ausrüstungsgrades in FCD-Systemen. Die Beurteilung der Leistungsfähigkeit von FCD-Systemen erfolgt dabei auf der Grundlage einer Konfidenzschätzung für die Zufallsgröße Reisegeschwindigkeit. Das verwendete Verfahren ist geeignet, die Leistungsfähigkeit von FCD-Systemen in unterschiedlichen Szenarien (Stadt-, Landstraßen-, Autobahnverkehr) zu vergleichen. Es wird gezeigt, dass FC-Daten in bestimmten Szenarien (insbesondere Stadtverkehr) zwingend einer Fusion mit anderen Verkehrsdaten bedürfen. Für die statistische Dimensionierung und Auswertung eines FCD-Systems ist der Variationskoeffizient der mittleren Reisegeschwindigkeiten der Fahrzeuge eines Fahrzeugkollektivs (kollektiver Variationskoeffizient) ein wesentlicher Parameter. Es wird gezeigt, dass der kollektive Variationskoeffizient in der Regel nicht nur vom Verkehrszustand, sondern auch von der räumlichen und zeitlichen Strukturierung des Beobachtungsgebietes abhängig ist. Für die näherungsweise Bestimmung des kollektiven Variationskoeffizienten werden Modelle abgeleitet und verifiziert.