Die Methoden des Bildverstehens gewinnen aus numerischen Bilddaten Beschreibungen anwendungsspezifischer Bildinhalte und dienen damit letztlich der Automatisierung visueller Aufgaben durch den Computer.

Eine entscheidende Rolle spielen hierfür mathematische Algorithmen, die im Mittelpunkt dieses Vortrags stehen. Es werden ausgewählte Fallbeispiele aus der eigenen Praxis vorgestellt, bei denen neue mathematische Ergebnisse und Algorithmen zur Bildanalyse erfolgreich zum Einsatz gekommen sind.

Sehr häufig lassen sich Objekte durch geometrische Merkmale beschreiben, deren Extraktion aus Bilddaten aber nicht immer trivial ist. In einem konkretem Projekt mit Partnern aus der Medizintechnik wurden neue Algorithmen für stark verrauschte und zum Teil fehlerhaft registrierte Bilddaten entwickelt, die bestehende Verfahren wesentlich verbessern.

In einem anderen, interdisziplinären Projekt mit Partnern aus der Geografie und der Bodenkunde wurden Vegetationsmerkmale aus multispektralen Fernerkundungsdaten gewonnen und durch neu entwickelte, mehrskalenbasierte Verfahren geglättet. Durch eine Fusion mit Daten aus anderen Quellen wurden so Bodentypen klassifiziert und damit in hoher räumlicher Auflösung Bodenkarten erstellt.