Vergleich von Clustering-Verfahren und Datenvorverarbeitungsvarianten bei Anwendung auf multispektralen Bilddaten - Matthis Keppner (2025)
Diese Thesis beschäftigt sich mit dem Vergleich von Clustering Verfahren und Datenvorverarbeitungs-varianten bei Anwendung auf multispektralen Bilddaten. Multispektrale Bilddaten werden in verschiedenen Bereichen wie Recycling und Landwirtschaft eingesetzt, um Objekte oder Materialien zu unterscheiden. Die Arbeit stellt einen neuen zweistufigen Ansatz für die Registrierung der einzelnen Kanäle vor, der verschiedene Transformationsmodelle und Filter berücksichtigt. Außerdem werden verschiedene Vorverarbeitungsschritte wie Skalierung, Normalisierung und Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, um die Daten für die Clustering-Analyse zu optimieren. Die Clustering-Verfahren K-Means, HDBSCAN und Mean-Shift werden auf zwei Datensätzen angewendet, die aus Aufnahmen von Sperrmüll und Erdbeeren bestehen. Die Ergebnisse werden anhand von optischen und numerischen Metriken evaluiert und verglichen.
Keywords: Clustering; Bildverarbeitung; Bildregistrierung; multispektral; multimodal; SIFT; Bildzerteilung; Image processing; Image registration; Image slicing