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Inhaltsangabe:Einleitung: In der heutigen Zeit ist die Mobilität und ständige Erreichbarkeit zu einem wichtigen Teil unserer Lebensqualität geworden. Gerade im Bereich der Bildtelefonie müssen große Datenmengen bewältigt werden. Um vielen Nutzern diesen Dienst anbieten zu können, ist eine schmalbandige Übertragung notwendig. Die objektbasierte Bildcodierung nutzt logisch zusammenhängende Bildbereiche aus, um diese optimiert zu kodieren und zu übertragen. Dazu werden markante Punkte im Objekt gesucht, deren Position sich im folgenden Bild leicht wiederfinden lassen. Aus diesen Punkten wird ein Dreieckgitter gebildet, deren Inhalt einzelne Bildbereiche darstellen. Unter der Voraussetzung, dass sich die Punkte zwischen zwei Bildern nur wenig bewegen, kann das darauf folgende Bild mittels Analyse der Bewegungsvektoren und Morphing approximiert werden. In dieser Arbeit wird die Suche solcher markanten Punkte erläutert. Ferner werden zwei Verfahren und deren Optimierung zur vollständigen Triangulierung der Objekte gegenübergestellt und verglichen. Ein weiterer Bestandteil ist die optimierte Approximation von bekannten Konturen anhand von mehreren Fehlerkriterien. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1 2.Beschreibung der Algorithmen3 2.1Definitionen3 2.2Aufbau der Datenstruktur6 2.3Suchen eines Objektes7 2.4Bestimmung der Konturpunkte8 2.4.1Hilfsalgorithmen9 2.5Bestimmung äußerer Triangulierungspunkte10 2.5.1Intervallmethode10 2.5.2Methode der besten Eckpunkte11 2.6Approximation der Konturkante12 2.7Berechnung innerer Triangulierungspunkte15 2.7.1Intervallmethode15 2.7.2Suche nach dem globalen Maximum16 2.7.3Eleminierung von ungültigen Punkten17 3.Triangulierungsalgorithmen19 3.1Äußere Triangulierung mit Kurvendreiecken19 3.2Äußere Triangulierung mit regulären Dreiecken22 3.3Keine äußere Triangulierung22 3.4Greedy-Algorithmus23 3.4.1Optimiertes Greedy-Verfahren24 3.5Delaunay-Algorithmus25 3.5.1Voronoi-Zonen25 3.6Vervollständigu
