Beiträge zur automatisierten Objekterkennung und insbesondere zur Bild-Segmentierung in hochaufgelösten Sonarbildern

Diese Arbeit ist im Bereich der aktiven Fernerkundung anzusiedeln und betrachtet den Schwerpunkt der Bild-Segmentierung in der digitalen Bildverarbeitung, bei ganzheitlicher Betrachtung eines Automatic-Target-Recognition-Systems (ATR-Systems). Die Segmentierung wird in drei unterschiedlichen Modellierungen untersucht, die an die diskutierten Problemstellungen angepasst und modifiziert werden. Hierbei werden clusterbasierte und statistische Verfahren sowie die Aktiv-Kontur-Modelle eingesetzt. Basierend auf den Aktiv-Kontur-Modellen, werden neue Verfahren eingeführt, die unter anderem geometrisches Vorwissen berücksichtigen. Des Weiteren wird die Klassifikation, basierend auf synthetischen Daten, vorgestellt, die das Fehlen repräsentativer realer Trainingsdaten kompensieren soll. Abschließend wird ein vollständiges ATR-System für ein Autonomes Unterwasser-Vehikel (AUV) entworfen, wofür effiziente numerische Umsetzungen vorgeschlagen und Abschätzungen bezüglich einer Echtzeitanwendung durchgeführt werden.