TY  - THES
U1  - Bachelor Thesis
A1  - Hansi, Julia
T1  - Automatisiertes Erkennen von Polygonzügen aus Grundrissbildern
N2  - Der Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist die automatisierte Extraktion von Polygonzügen anhand eines Grundrissbildes. Diese Polygonzüge sollen die Räumlichkeiten wiedergeben. In dieser Bachelorarbeit wurde daher ein Algorithmus für die Grundrissbildverarbeitung mittels Python entwickelt und implementiert. Zuerst wird ein Grundrissbild bereinigt, d. h. es werden unerwünschte Bildstrukturen verwaschen. Mithilfe des Canny-Kantendetektors werden anschließend die Kanten detektiert. Danach werden die Ecken im Grundrissbild via Harris-Eckendetektor lokalisiert. Um die Ecken sinnvoll zu verbinden, wird eine abgewandelte Form des Dijkstra Algorithmus herangezogen. Die daraus gewonnen Daten dienen zur Erstellung der Polygonzüge, welche für die Simulation von pFlow benötigt werden. Der entwickelte Algorithmus eignet sich insbesondere für klare und simple Grundrissbilder.
N2  - The subject of this bachelor thesis is the automated extraction of polygons from a floor plan image. These polygons are supposed to represent the rooms. Therefore, an algorithm for image processing of floor plans was developed and implemented by using Python in this bachelor thesis. First, a floor plan image is cleaned up, i.e. unwanted image structures are washed out. Then the edges are detected by using the Canny edge detector. Afterwards, corners of the floor plan are localized with the help of the Harris corner detector. To connect the corners in a meaningful way, a modified form of Dijkstra's algorithm is used. The resulting data is used to create the polygons, which are needed for the simulation of pFlow. The developed algorithm is especially suitable for clear and simple floor plan images.
KW  - Filter
KW  - Punktoperationen
KW  - Canny-Kantendetektor
KW  - Harris-Eckendetektor
KW  - Dijkstra Algorithmus
KW  - pFlow
KW  - Point Operations
KW  - Canny Edge Detector
KW  - Harris Corner Detector
KW  - Dijkstra Algorithm
Y2  - 2022
U6  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:kon4-opus4-31031
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:kon4-opus4-31031
SP  - XV, 58 Seiten
S1  - XV, 58 Seiten
ER  -