Schlagwörter: Bildverarbeitung, Lagevermessung, Korrelation, Eigenwertzerlegung, Singular Value Decomposition Der Aufsatz beschreibt die Lageschätzung von Objekten in Bildern unter Einsatz der Korrelation und Eigenwertzerlegung (Singular Value Decomposition, SVD). Die Korrelation ist bei Annahme von weißem Rauschen als optimale Methode für die Lageschätzung lange bekannt, scheitert aber in der Praxis häufig an dem sehr hohen Rechenaufwand. Die SVD bietet nun die Möglichkeit, den Rechenaufwand wesentlich zu senken, wobei kein systematischer Fehler entsteht und die Schätzvarianz im allgemeinen nur unwesentlich ansteigt. Simulationen und Messungen an realen Objekten bestätigen diese Aussage.The paper describes the position estimation of objects in images using correlation and singular value decomposition (SVD). The correlation is well known as an optimal method for position estimation in the presence of white noise, however in practice the method is often discarded by the high computational burden. The SVD allows to reduce this computational burden considerabely without introducing any systematic error and typically only with a small degradation of the estimation variance. These features are prooven by simulations and real object measurements.
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