und wie unterscheidest du was nun ball und was asuro ist?
Zunaechst einmal ist der Algorithmus eigentlich ein Algorithmus zur sog. "Bildsegmentierung", d.h. der Extraktion relevanter Objekte aus einem Bildszenario.

Will man die gefundenen Objekt unterscheiden, kann man verschiedene Eigenschaften der Objekte dazu vewenden, z.B.

- Farbe
- Farbkombination
- Textur
- Form
- Umfang/Flaechenverhaeltnis
- Rundheit
- Schwerpunktslage im Verhaeltnis zur Standartabweichung

um nur einen sehr kleine Ausschnitt der Moeglichkeiten zu nennen.

Als Abfallprodukt der Suche nach den Bergspitzen faellt sozusagen die Groese des Objektes als Qualifizierungsmerkmal ab. Ich habe dem Ball einfach eine andere Groesse als der ASURO-Flaeche gegeben. Dadurch lassen sich beide unterscheiden.

nach welchem prinzip überzeichnest du die flächen? was passiert, wenn die flächen nicht rund ist.
Die Hoehe der Bergspitze und damit das Groessenkriterium ist relevant. Im Bildbeispiel ist ja der Ball rund und die Flaeche des ASURO eckig.

wie erkennst du jetzt, wenn du zusätzlich zu ball und asuro noch weitere flächen hast, was ball, was asuro und was irgendwelche störungen sind?
Es werden die Maximal im Bild gesucht. Im Moment werte ich nur zwei Maxima aus, d.h. es werden die zwei groesten Objekte gefunden. Man kann das natuerlich auf N-Objekte ausdehnen.
Gegen Stoerungen ist der Algorithmus auf Grund der Tiefpassfilterung besonders robust.

Gruss,
stochri