Projektarbeit

Projektarbeit

Hierarchisches Clustering für Bilddatenbanken

Inhalt

Erstellung und Evaluierung eines Programmes zum hierarchischen Clustern von Bildern auf der Basis eines Region-Growing Algorithmus. Das Ziel ist, einen großen Datenbestand für eine baumbasierte Ähnlichkeitssuche in Bilddatenbanken zu erstellen.

Aufgabenstellung

Algorithmus: "Region Growing" mit verschiedenen Schwellwerten
Schwellwerte direkt für Rot- Grün- und Blauanteile
Daten: Bilddatenbank mit 112.000 Farbbildern
Ausgabeformat: ASCII, noch zu vereinbaren
Visualisierung: Baumstruktur plus Rüchschluss auf die jeweilige Region im Bild

Tools

Java

Personen

Bearbeiter	Irina Gotlibovych
Betreuer	Stefan Schönauer, Dr. Thomas Seidl

Arbeitsplan

Arbeitsabschnitt	Zeitbedarf
Einarbeitung, Implementierung	... Tage
Implementierung der Algorithmen (RegionGrowing, Clustering)	... Tage
Implementierung der graphischen Schnittstelle	... Tage
Automatisierung, Implementierung der DOS-Schnittstelle	... Tage

Ergebnis

Das erstellte Programm besitzt eine graphische und eine Kommandozeilen-Schnittstelle.
- In der graphischen Anwendung ist es möglich

ein jpg- oder gif-Bild einzulesen,
Schwellwerte selbst belegen oder vorberechnete benutzen,
mit Hilfe des RegionGrowing Algorithmus das Bild in Regionen zerlegen.
(die Regionen werden angezeigt)
mit Hilfe eines Clustering Algorithmus einen Baum aufbauend auf berechneten Regionen erzeugen
(der Baum wird eingezeichnet und von jedem Knoten kann man auf entsprechende Region im bild rückschliessen)
den erzeugten Baum im ASCII-Format speichern

- Die Kommandozeilen-Schnittstelle erlaubt es, ein Verzeichnis mit beliebig vielen Bildern zu bearbeiten.
Für jedes Bild werden automatisch die Algorithmen ausgeführt und eine ASCII-Datei angelegt.

Homepages: DBS Institut LMU
30.03.01, Irina Gotlibovych