Ich sitze in der Bibliothek und habe nicht einen Cent für Automatenkaffee. Das ist doch kein Leben.

Die praktische Implementation der Diplomarbeit schreitet zur Zeit gut voran. Was ist noch zu tun:

• Einfache unterstützung verschiedener 2D-Wavelettypen
• Bäni - Ansatz überprüfen und ein Wavelet (ich denke Mexican Hat) auswählen
• Daubechies - Einen Vertreter dieser Familie auswählen (mit Literatur diese Auswahl begründen)
• Gabor - Sonderfall? C-Routine zur Berechnung oder diskrete Approximation? Was ist mit dem komplexen Teil?
• Rotationsparameter
• Ordentliche Einbindung der Skalierung, besonders des Ausgleichsparameters der fürt die Normalisierung des Integrals zuständig ist.
• Momentan wird der Routine der Anfangspunkt gegen, an dem die Berechnung des Waveletkoeffizienten beginnen soll. (x,y) beschreibt also die 'linke obere Ecke des Wavelets. Besser: (x,y) ist das Zentrum des Bereichs, der für den Waveletkoeffizienten signifikant ist, also dass Zentrum des Wavelets. Somit ist dann eine einfache Möglichkeit des Berechnen von 'Jets' (Sammlung von Waveletkoeffizienten an einem spezifischen Punkt unter Verwendung von Wavelets verschiedenener Skalierung und Ausrichtung) gegeben.
• Normalisierung der Bilddaten
• Festlegung auf einen Auflösung (nötig?)
• Alternative: 2D-Interpolationsroutine verwenden und Festlegung auf einen festen Wertebereich (z.B. jedes Bild ist im Intevall [0 99]x[0 99] definiert. Damit wäre die Skalierung in der Berechnung impliziert und es existiert eine virtuelle Unabhängigkeit von der tatsächlichen Auflösung des Bildes. Das Intervall am besten als Übergabeparameter, da je nach Anwendung (Fingerabdruck, Iris,...) andere Formate vorkommen werden
• Was in diesem Fall aber zumind. betrachtet werden muss, ist das ursprüngsliche Verhältnis Höhe/Breite des zu untersuchenden Bildes und eine eventuelle Anpassung dieser.
• Visualisierung: Wir wollen schliesslich viele Bilder in die Dipl.Arbeit bauen
• Batchbetrieb: Konzepterstellung zur Skriptgenerierung, so dass die Zeitaufwendige Analyse über nacht laufen kann
• Eingabe: Eine Datei mit Pfaden zu Bildern und deren Metadaten
• Aufgabe: Für jedes Bild Generierung von Waveletkoeffizienten für
• diverse Skalierungen
• Orientierungen
• Wavelets
• --> Daraus resultiert ein 3D-Datenformat koeffData[a][b][c] = d mit:
• a: PositionsID - mit Übersetzungstabelle die die ID auf die Koordinatine abbildet - alternativ könnte man über eine 2D-PositionsID nachdenken, also über eine direkt Anwahl der Koordianten übber die Datenstruktur, doch da keine 1 zu 1 Überstetzung zu den reellen Koordinaten existiert, ist dieses eventuell missverständlich. Mal nachdenken.
• b: SkalierungsID - mit Übersetzungstabelle, welche die ID auf die Skalierung abbildet
• c: OrientierungsID
• d: Waveletkoeffizient
• Damit wuerde uns vec[] = koeffData[2][*][*] einen Jet an der Position mit der ID 2 geben, bzw. field[][] = koeffData[*][2][4] die Wavelettransformierte der Daten bezüglich eines speziellen Wavelets
• Wenn wir auch noch die verschiedenen Wavelets in das Datenformat bringen wollen, kommen wir sogar auf ein 4D-Format - Ich denke davon sehen wir erstaml ab (auch weil die Implementation der versch. Wavelets noch nicht geklärt ist).
• ...hmm, das sieht nach grossen Performanceproblemen aus
• Ausgabe:.... tja gute Frage. Am besten wäre
• eine automatische Speicherung der Daten mit aussagekräftigen Name
• Statusmeldungen

Das ganze hier ist übrigens erstmalig mit Bloggenmoz erstellt. Funktioniert wunderbar...