hallo mare

Hab mir dein pdf gründlich durchgelesen und bin echt beeindruckt. Habe mir selbst ein ähnliches Verfahren überlegt, jedoch hab ich eine ganz andere Problemstellung. Ich wollte endlich mal eine brauchbare alternative zum hough algorithmus programmieren, der ebenfalls auf der methode der kleinsten quadrate beruht, jedoch auch mehrere Linien in einem Bild finden kann und am besten noch anfangs und endpunkt findet. Hast du dir zu dem Thema schonmal gedancken gemacht?

Bei der Methode der kleinsten quadrate kann man ja z.B. diesen Faktor r bestimmen, der den Grad der liniaren Abhängigkeit angibt (wertebereich -1;1). Damit bestimmt man mit welcher wahrscheinlichkeit eine Ansamlung von Punkten zu einer Linie gehören. Ich möchte also irgendwie eine Ansamlung von Punkte anschauen und gucken, ob das hinzufügen des nähsten Punktes dazu führt dass r unter dem Threshold liegt. Wenn das der fall ist darf der Punkt zu der Ansammlung hinzugefügt werden, sonst nicht. Nachdem man dann mehrere ansamlungen hat kann man für jede einzelne mit linearer regression eine Linie berechenen und so hoffentlich bessere ergebnisse als die hough transformation erreichen.

Mir fehlt vor allem die zündende Idee, in welcher Rheienfolge man die Punkte im Bild durchlaufen soll, wie man an die erste ansammlung von Punkten kommen soll und wie man das programm laufzeittechnisch gut designen kann.