@phdthesis{2053,
  abstract     = {{In vielen Bereichen der ein- und zweidimensionalen Signalverarbeitung besteht die Aufgabe Signale oder Objekte unabhängig von ihren aktuellen Positionen mittels geeigneter Merkmale zu klassifizieren. Mit Hilfe schneller nichtlinearer Spektraltransformationen ist eine positionsinvariante Merkmalgewinnung möglich. In dieser Arbeit werden reelle Transformationen vorgestellt, deren Eigenschaften in Bezug auf verschiedene Parameter angepasst werden können. Zu nennen ist das gruppeninvariante Verhalten, der rechentechnische Aufwand und die Implementierbarkeit in applikationsspezifische Schaltungen. Durch unterschiedliche Berechnungsstrukturen kann beispielsweise die Separationseigenschaft aufgabengemäß adaptiert werden. Basierend auf dem Konzept charakteristischer Matrizen wird ein generalisiertes Verfahren zur Berechnung der Transformationen abgeleitet. Bezüglich ihrer Charakteristika können die vorzustellenden Transformationen gegenüber anderen als ebenbürtig oder sogar überlegen bezeichnet werden. In Kombination mit einem Fuzzy-Klassifikationsverfahren (Fuzzy-Pattern-Classification, FPC) wird ein System-On-Programmable-Chip Mustererkennungssystem entwickelt, das auf einem programmierbaren applikationsspezifischen Schaltkreis (FPGA) implementiert wird. Das System ist in der Lage pixel-basierende Bilder zu klassifizieren. In der Anwendung der Druckbildinspektion erweist sich das Mustererkennungssystem als praxisgerecht einsetzbar.}},
  author       = {{Lohweg, Volker}},
  keywords     = {{ASIC, Abbildungseigenschaft, Druckbildkontrolle, Prozessorelement, Systolisches Array, Fuzzy-Maß, Invarianz, Klassifikation, Mehrdimensionale Bildverarbeitung, Mustererkennung, Nichtlineare Transformation}},
  pages        = {{207}},
  publisher    = {{Technische Universität Chemnitz}},
  title        = {{{Ein Beitrag zur effektiven Implementierung adaptiver Spektraltransformationen in applikationsspezifische integrierte Schaltkreise}}},
  year         = {{2003}},
}

@inproceedings{2048,
  abstract     = {{Mit Hilfe schneller nichtlinearer Spektraltransformationen ist eine translationsinvariante Merkmalgewinnung möglich. Basierend auf dem Konzept der charakteristischen Matrizen wird ein generalisiertes Verfahren zur Berechnung von Zirkulartransformationen vorgestellt. Durch unterschiedliche Berechnungsstrukturen können die Trenneigenschaften aufgabenspezifisch verändert werden. Die in dieser Arbeit vorgestellten Zirkulartransformationen sind in den praktisch erprobten Trenneigenschaften denen der bekannten CT-Transformation und dem Betragsspektrum der Fourier-Transformation überlegen. Dabei werden keine schwach kommutativen Abbildungen im Eingang benötigt. Anhand von Beispielen wird das Verhalten der Zirkulartransformation demonstriert.}},
  author       = {{Lohweg, Volker and Müller, Dietmar}},
  booktitle    = {{Mustererkennung 2000 - 22. DAGM-Symposium}},
  editor       = {{Sommer, Gerald}},
  isbn         = {{978-3-540-67886-1}},
  keywords     = {{Translationsinvariante Transformation, Mustererkennung, Betragsspektrum, Zirkulartransformation}},
  pages        = {{213--220}},
  publisher    = {{Springer-Verlag}},
  title        = {{{Ein generalisiertes Verfahren zur Berechnung von translationsinvarianten Zirkulartransformationen für die Anwendung in der Signal- und Bildverarbeitung}}},
  doi          = {{https://doi.org/10.1007/978-3-642-59802-9_27}},
  year         = {{2000}},
}