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Proseminar K.I. - Bildverstehen

Proseminar K.I. - Bildverstehen. David Bräuer 15.06.2011. Inhalt des Seminars. 1. Allgemeine Einführung 2. Vorgehensweise 3. Bildverarbeitung 3.4 Kantenerkennung 3.5 Segmentierung 4 . Merkmale von Objekten 5.Anwendungsgebiete. 1. Allgemein Einführung. 1.1 Begriff: Bildverstehen

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Proseminar K.I. - Bildverstehen

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Presentation Transcript

  1. Proseminar K.I. - Bildverstehen David Bräuer 15.06.2011

  2. Inhalt des Seminars 1. Allgemeine Einführung 2. Vorgehensweise 3. Bildverarbeitung • 3.4 Kantenerkennung • 3.5 Segmentierung 4. Merkmale von Objekten 5.Anwendungsgebiete

  3. 1. Allgemein Einführung 1.1 Begriff: Bildverstehen 1.2 Merkmale & Ziele 1.3 Beispiel: Abhängigkeit an Fragestellung (1.4 Fragestellung an heutige Systeme)

  4. 1.1 Begriff: Bildverstehen (engl. „imageunderstanding“, „computervision“) Visuelle Informationen analysieren und interpretieren (z.B. Bild[er]) Def.: „Bildverstehen ist die Rekonstruktion und Deutung einer Szene anhand von Bildern“

  5. 1.2 Merkmale & Ziele Zählt zu einer der schwierigsten Teilgebiete der Informatik Komplexe Algorithmen Ausgehend der Fragestellung und des Bildes eine Beschreibung liefern

  6. 1.3 Beispiel: Abhängigkeit an Fragestellung 1. Geschehen - Person geht zum PKW 2. Objekte - 1 Person, 1 PKW 3. Grundformen - 24 Strecken, 5 Kreise 4. Bildtyp - Binärbild Erklärung hängt von Fragestellung ab

  7. 2. Vorgehensweise 2.1 Modell der Bildanalyse nach Marr 2.2 Gesamtmodell der Bildanalyse nach Pinz

  8. 2.1 Modell der Bildanalyse nach Marr • Enthält alle relevanten Informationen • Reduziert die große Datenmenge sinnvoll z.B. Kanten, Elemente • Tiefeninformation, Form- und Geometriekonstruktion • Schlüsse über verdeckte Teile ziehen, Szenenbeschreibung

  9. 2.2 Gesamtmodell der Bildanalyse nach Pinz Welt: Objekte mit physikalischen Eigenschaften Szene: 3D-Ausschnitt der Welt zu einem bestimmten Zeitpunkt Bild: 2D-Projektion der Szene Bildbeschreibung: beschreibt Segmente und Kanten Szenenbeschreibung: interpretiert Informationen aus Bildbeschreibung Weltbeschreibung: je nach Fragestellung wird das Bild beschrieben

  10. 2.2 Gesamtmodell der Bildanalyse nach Pinz Szenenauswahl: Was/Wann soll betrachtet werden Aufnahme: Wie soll betrachtet werden Bildsegmentierung:Bildver-besserung, erkennen v. Kanten Bildanalyse:gruppieren einfacher geometrischer Objekte Höhere Bilddeutung: Bewegungsabläufe Interaktion: Veränderung der Umwelt durch System

  11. 3. Bildverarbeitung 3.1 Ziele der Bildverarbeitung 3.2 Operationen 3.3 HSV-Farbraum 3.4 Kantenerkennung • 3.4.1 Kantenverdünnung • 3.4.2 Skelettierung 3.5 Segmentierung • 3.5.1 Punkorientierte Verfahren

  12. 3.1 Ziele der Bildverarbeitung • Bildverbesserung (Korrektur von Bildfehlern) • Kantendetektion • Segmentierung, Unterteilung in homogene Bereiche • Erste Bildanalyse

  13. 3.2 Operationen • Punktoperation • Bildpunkt des Eingabebilds wird zu einem Bildpunkt des Ausgabebilds • Lokale Operationen • Bildpunkte um einen Punkt werden zu einem Bildpunkt des Ausgabebilds • Globale Operationen • Alle Bildpunkte werden zu einem Bildpunkt des Ausgabebilds

  14. 3.3 HSV-Farbraum • Einfachere Verwendung als RGB-Farbraum • Hue (Farbwert) • Saturation (Sättigung) • Value (Helligkeit)

  15. 3.3 HSV-Farbraum Vorteil gegenüber dem RGB-Farbraum macht sich wie folgt deutlich: R: 35 H: 100 G: 165 S: 166 B: 81 V: 100 R: 145 H: 100 G: 255 S: 255 B: 184 V: 200 R: 124 H: 100 G: 186 S: 79 B: 146 V: 155 R: 21 H: 100 G: 219 S: 210 B: 92 V: 120 R: 56 H: 100 G: 84 S: 51 B: 66 V: 70

  16. 3.4 Kantenerkennung 30 30 30 30 60 60 60 60 0 -1 0 30 30 30 30 60 60 60 60 -1 4 -1 30 30 30 30 60 60 60 60 0 -1 0 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60

  17. 3.4 Kantenerkennung 30 30 30 30 60 60 60 60 0 -1 0 30 30 30 30 60 60 60 60 -1 4 -1 30 30 30 30 60 60 60 60 0 -1 0 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 Berechnung: 0*30 + (-1)*30 + 0*30 + (-1)*30 + 4*30 + (-1)*30 + 0*30 + (-1)*30 + 0*30 0 + -30 + 0 + -30 + 120 + -30 + 0 + -30 + 0 = 0

  18. 3.4 Kantenerkennung 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 0 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60

  19. 3.4 Kantenerkennung 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 0 -30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60

  20. 3.4 Kantenerkennung 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 0 -30 30 0 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60 30 30 30 30 60 60 60 60

  21. 3.4 Kantenerkennung 0 0 0 -30 30 0 0 0 0 0 0 -30 30 0 0 0 0 0 0 -30 30 0 0 0 0 0 0 -30 30 0 0 0 0 0 0 -30 30 0 0 0 0 0 0 -30 30 0 0 0 Kante gefunden!

  22. 3.4.1 Kantenverdünnung Entfernen der doppelten und mehrfachen Bildpunkte auf einer Zeile oder Spalte. • Gut geeignet für Segmentierung

  23. 3.4.2 Skelettierung • Algorithmus von Lü und Wang • 3x3 – Maske wird auf Matrix gelegt • P ist der zu überprüfende Punkt Bsp.: 0 P1 0 P2 P3 1 0 P8 1 P P4 1 P7 1 P6 1 0 P5

  24. 3.4.2 Skelettierung 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 A(P) = 1 B(P) = 3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 => Punkt löschen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

  25. 3.5 Segmentierung • Unterteilung in Segmentierungsobjekte mit bestimmten Eigenschaften • Unterteilung erfolgt anhand des Grauwerts, Textur o.ä. (Homogenitätskriterium) • Bessere Aufteilung durch Kantenerkennung

  26. 3.5 Segmentierung Bild mit 5 Segmenten getrennt durch Grauwertunterscheidung

  27. 3.5 Segmentierung Verfahren zur Segmentierung: • Punktorientierte Verfahren • Kantenorientierte Verfahren • Regionenorientierte Verfahren • Regelbasierte Verfahren

  28. 3.5.1 Punktorientierte Verfahren • Ob ein Bildpunkt zu einem Segment gehört hängt von Grauwert oder Farbe ab • Schwellwertverfahren einfaches Mittel zur Bildsegmentierung • Ausgabe ist in dem Falle ein Binärbild

  29. 4. Merkmale von Objekten 4.1 Fläche eines Segments 4.2 Umfang eines Segments

  30. 4. Merkmale von Objekten • Interpretationsverfahren notwendig • Merkmale beschreiben Charakteristik der Segmente • Segmente müssen bekannt sein • Berechnung verschiedener Werte der Segmente

  31. 4. Merkmale von Objekten Bild Segmente Merkmale Objekte

  32. 4.1 Fläche eines Segments • 2 Verfahren zur Berechnung: • Zählen der Pixel • Gauß‘sche Flächenformel

  33. 4.2 Umfang eines Segments • Auch hier 2 Möglichkeiten • Abzählen der Randpixel • Freemancode

  34. 5. Anwendungsgebiete • Zeichenerkennung • Qualitätsprüfung in der Indutrie • Medizinische Bildanalyse • Luftaufnahmen • Fahrzeugsteuerung • Gesichtserkennung

  35. Ende der Präsentation Quellen • Buch „Bildanalyse“ von Dr. Johannes Steinmüller • ISBN 978-3-540-79742-5 • http://www.uni-forst.gwdg.de/~wkurth/bia09_v01.doc • http://www.rn-wissen.de/index.php/Bildverarbeitung_Tutorial • http://www.kreissl.info/bilderkennung.php • http://www-gs.informatik.tu-cottbus.de/bia_v08.pdf

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