Seminarvortrag Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung

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1 Seminarvortrag Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung Ingmar Gründel HAW-Hamburg 15. Dezember 2006 Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 1 / 36

2 Inhaltsverzeichnis Übersicht 1 Einleitung: Motivation, Anwendungsbeispiele 2 Skelette: Charakterisierung 3 Algorithmen: Morphologische Skelettierung, Ji and Piper 4 Realisierung: Anwendung auf Bilder, Prototypen 5 Zusammenfassung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 2 / 36

3 Motivation Vortragskette Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 3 / 36

4 Motivation Bildverarbeitung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 4 / 36

5 Anwendungsbeispiele Anwendungsbeispiele Verdünnung->Entbartung: Vektorisierung und Bilddatenreduktion Schrifterkennung -> Unifikation, Font egal. Blutgefäßlängenmessung Qualitätsprüfung von Klebraupen Skelettierung->Extraktion der Formparameter->Vergleich: Videoüberwachung Motiondetection von Fußgängern Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 5 / 36

6 Anwendungsbeispiele Systemarchitektur Videoüberwachung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 6 / 36

7 Anwendungsbeispiele Potentielle Arbeitgeber im Raum Hamburg Wichtigste Motivation, wo könnte man eventuell arbeiten... Beispiele für Firmen, die sich intensiv mit Bildverarbeitung auseinander setzen I-TO-I,Harburg, Basler Vision, Ahrensburg, Olympus Industrial, Hamburg, Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 7 / 36

8 Definition Skelette Definition Skelette Es gibt mehrere Definitionen für Skelette... Grasfeuerausbreitung Maximale Scheiben Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 8 / 36

9 Definition Skelette Definition Skelette - Grasfeuerausbreitung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 9 / 36

10 Definition Skelette Definition Skelette - Maximale Scheiben Definition x Skelett(X) y 1, y 2 X y 1 y 2 undd ɛ (x, X) = d ɛ (x, y 1 ) = d ɛ (x, y 2 ) Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 10 / 36

11 Skelette in elektr. Bildern Skelette in elektr. Bildern Für Skelette in diskreten Bildern gibt es keine exakte Definition, nur folgende Forderungen Das Skelett einer Fläche sollte aus einer 1 Pixel dicken Linie bestehen. Das Skelett einer Fläche sollte zusammenhängend sein und die ursprüngliche Fläche wiederspiegeln. Die Skelettlinie sollte ungefähr in der Mitte liegen. Der Skelettalgorithmuss sollte unempfindlich gegenüber Störungen am Rand sein. Der Algorithmuss sollte nach einer endlich Anzahl von Iteration stabil werden. Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 11 / 36

12 Morphologie in Binärbildern Morphologie - Binärbildern Löst Probleme: Segmentierung, Kantendetektion, Skelettierung Mathematische Morpholgie ist eine Theorie zur Verknüpfung von Mengen Y = X SE X ist eine beliebige Ausgangsmenge SE ist ein strukturierendes Element ist ein Platzhalter für den Operator Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 12 / 36

13 Morphologie in Binärbildern Morphologie - Beispiel Dilation und Erosion Beispiel Dilatation: Felder vom SE -Verknüpft Beispiel Erosion: Felder vom SE -Verknüpft Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 13 / 36

14 Morphologie in Binärbildern Morphologie - Schnelle Implementierung Schnelle Implementierung: Originalbild verschieben in die mit 1 besetzten Positionen des strukturierenden Elements bei Dilatation jede Verschiebung Original verknüpfen bei Erosion jede Verschiebung Original verknüpfen Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 14 / 36

15 Morphologische Skelettierung Morphologische Skelettierung - Strukturelemente Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 15 / 36

16 Morphologische Skelettierung Morphologische Skelettierung - Algorithmus Die Anwendung erfolgt durch Implementierung der schnellen Methode. Es werden das Original-(Org) und 2 Hilfsbilder(H und T) benötigt. Bedeutung des Struktur-Elements: 1 bedeutet SHIFT(Org,H,Richtung), NOT(H,H), AND(T,H,T) -> Extraktion von Punkten die für eine Löschung in Frage kommen 0 bedeutet SHIFT(Org,H,Richtung), AND(T,H,T) -> Löschung von Punkten die doch nicht gelöscht werden dürfen x bedeutet keine Aktion EXOR(Org,T,Org), das Löschmaskenbild mit dem Original verknüpfen Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 16 / 36

17 Morphologische Skelettierung Morphologische Skelettierung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 17 / 36

18 Morphologische Skelettierung Morphologische Skelettierung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 18 / 36

19 Morphologische Skelettierung Morphologische Skelettierung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 19 / 36

20 Skelettierung Ji und Piper Skelettierung nach Ji und Piper Konturfolgealgorithmus: Alle Randpunkte in Liste puffern. Überprüfung mit 3x3 Maske, ob Skelettpunkt, Übertragung in das Ausgangsbild kein Skelettpunkt, Randpunkt löschen. Nachbarschaft prüfen, ob neuer Randpunkt in die Liste eingetragen werden muss. Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 20 / 36

21 Skelettierung Ji und Piper Skelett nach Ji und Piper Punkte der Skelettlinie, mit horizontalem, vertikalem und diagonalem Verlauf: 0 bedeutet Hintergrund, 1 bedeutet Vordergrund, X bedeutet egal. Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 21 / 36

22 Bilder Verdünnung/Form Morphogisches Skelett: Ji and Piper Skelett: Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 22 / 36

23 Bilder Verdünnung Morphogisches Skelett: Ji and Piper Skelett: Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 23 / 36

24 Bilder Laplace closing Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 24 / 36

25 Bilder Vergleich Morphologisches Skelett Sobel und Laplace Sobel: Laplace: Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 25 / 36

26 Bilder Morphogisches Skelett: Ji and Piper Skelett: Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 26 / 36

27 Prototyping Prototyping Erprobung der Algorithmuskette auf dem PC bevor Implementierung auf Spezialhardware realisiert wird. Input - Bilder, Video Filterkette Erweiterbar Filter und Bildverarbeitungsalgorithmen bereits realisiert Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 27 / 36

28 Prototyping Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 28 / 36

29 Hardware Hardware Anforderungen Wurde eine geeignete Kette entwickelt,... Algorithmen auf System-On-Chip(SoC) Prozessor implementieren. SoC besteht aus FPGA und PowerPC-CPU. Pipelining Parallelverarbeitung Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 29 / 36

30 Skelettierung Skelettierung Auswahl an Skelettierungsalgorithmen vorgestellt. Es gibt noch einige mehr. Beurteilung der Algorithmen wird erstellt. Skelettierung auf andere Ausgangsbilder? Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 30 / 36

31 Faust Faust Skelettierung ist ein Verfahren Objekte zu erkennen. oder die Klasse. Erkannte Objekte müssen approximiert werden. Objekthintergrund muss ausgeblendet werden. s. IEEE Artikel Remote Video Surveiliance Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 31 / 36

32 Masterarbeit Masterarbeit Masterarbeit: Weitere Algorithmen prüfen, implementieren, bewerten. Weitere Verfahren der Objekterkennung prüfen. Realisierung eines System-On-Chip zur Objekterkennung Risiken: Algorithmen zu langsam für Echtzeit(KFZ). Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 32 / 36

33 Masterarbeit Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Fragen? Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 33 / 36

34 Literatur 1 Basler AG. Basler vision technologies firmenhomepage, Lehrstuhl für TI an der Rheinisch Westfälische Technische Hochschule(RWTH). Lti-lib, Hironobu Fujiyoshi and Alan J. Lipton. Real-time human motion analysis by image skeletonization. IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV), pages 15 21, October OLYMPUS Deutschland GmbH. Olympus industrial firmenhomepage, Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 34 / 36

35 Literatur 2 The Imaging Source Europe GmbH. Ad oculos software, Liang Ji and Jim Piper. Fast homotopy-preserving skeletons using mathmatical morphology. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol. 14 No.6, pages , Herbert Kopp. Bildverarbeitung Interaktiv. B. G. Teubner Stuttgart, Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 35 / 36

36 Literatur 3 Lars Libuda. Impresario software, Alfred Nischwitz and Peter Haberäcker. Masterkurs Computergrafik und Bildverarbeitung. Friedr. Vieweg Sohn Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, Pierre Soille. Morphologische Bildverarbeitung. Springer Verlag, Rainer Steinbrecher. Bildverarbeitung in der Praxis. München; Wien: Oldenbourg, Ingmar Gründel Bildverarbeitung im Projekt FAUST mit dem Schwerpunkt Skelettierung 36 / 36

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