Dieser Audiobeitrag wird von der Universität Erlangen-Nürnberg präsentiert.

Der erste Thema war die Präprocessung.

Wir haben die Präprocessung gemacht. Was haben wir in der Präprocessung gemacht?

Wir haben die Gradien und die Struktur der Präprocessung gemacht.

Was ist dann passiert?

Die Struktur-Tenza.

In der Struktur-Tenza können wir etwas von der Image ausrechnen,

die uns in einer localen Stelle beschreiben kann,

aufgrund der Beziehung der Gradien,

wo sie tatsächlich ansteigen.

Wenn man Gradien hat, die in eine Richtung ansteigen,

ist es sehr möglich, dass man einen Ecken hat.

Wenn man Gradien hat, die in zwei dominanten Direktionen ansteigen,

hat man wahrscheinlich einen Korn.

Wenn man keine dominanten Direktionen hat,

und nur sehr wenige Eigenspuren,

dann ist man wahrscheinlich in einer flachen Stelle.

Das war die Struktur-Tenza.

Was anderes haben wir gemacht?

Genau, den Wessel-Ness-Filter.

Okay, Wessel-Ness-Filter.

Und dann?

Feature Descriptors.

Wir gingen also in die Richtung...

Haben wir schon über Feature Descriptors gesprochen?

Haben wir etwas übergeschlagen?

Ja, Edgespürung des Filters.

Und wir haben über bilaterales Filters und geistiges Filter gesprochen.

Geistiges Filter war ein Method,

sehr effizient durch Edgespürung des Filters zu gehen.

Gut, und dann gibt es noch ein Thema,

das ich glaube, wir haben gerade übergeschlagen.

Das war ein Inversproblem,

sehr nahe an der Reconstruktion-Theorie.

Es ist eigentlich ein typisches Inversproblem,

in dem man ein Imaging-Prozess in die Richtung

und versucht, die originalen Imagen, Super-Resolutionen, zu rekonstruieren.

Das war nach Feature Descriptors?

Ja, das ist sicher.

Gut, also wir haben hier Super-Resolutionen.

Und wir hatten Feature Descriptors.

Was war das Trick mit diesen Feature Descriptors?

Was haben wir da gemacht?

Wir haben ein sehr ähnliches Konzept benutzt,

das wir bereits in der Wesson-Kirche haben.

Wir haben hier ein Konzept,

das wir bereits in der Wesson-Kirche haben.

Genau, wir haben es zuerst auf viele Schalen verwendet.

Wir wollten zuerst herausfinden, wo die interessanten Punkte sind.

Es scheint, dass die Edges und die Gradienten