Stochastische Texturerkennung zur Bildsegmentierung
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Thomas Müller
Thomas Müller hat bis 1997 am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Informatik studiert und 2001 dort im Bereich Bildauswertung für Sichtsystemgestützte Regelungen promoviert. Seitdem arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) in Karlsruhe. Hauptarbeitsgebiete sind verschiedene Aspekte im Bereich der Bildauswertung wie Objekt-Detektion, Lokalisierung und Tracking, Änderungsdetektion, Counter-UAV, Bildverbesserung und Bildsegmentierung.
and
Bastian Erdnüß
Bastian Erdnüß hat an der Fachhochschule in Regensburg, am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und an der Virginia Tech (VT) Mathematik studiert und ist seit Abschluss des Studiums als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) und am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF) tätig. Hauptarbeitsgebiete: Bildauswertung, 3D-Rekonstruktion.
Zusammenfassung
Luftbilder zeigen häufig Bereiche, die auch bei starken lokalen Schwankungen in den Farbwerten als Ganzes stochastisch so regelmäßig erscheinen, dass sie ein Mensch leicht als zusammengehörige Fläche wie einen Wald, ein Feld, einen Weg oder ein Gewässer erkennt. Solche stochastischen Texturen werden in der vorliegenden Arbeit algorithmisch erkannt und segmentiert. Hierzu werden zunächst Texturmodelle zu verschiedenen Bildbereichen generiert, deren strukturelle Ähnlichkeit bewertet und hinreichend unterschiedliche Texturmodelle ermittelt. Anschließend wird jedes Pixel des Bildes via Struktur-Metrik einem dieser Texturmodelle zugeordnet und entsprechend der Zuordnung eingefärbt. Es werden drei unterschiedliche Ansätze zur Texturmodellierung untersucht und verglichen mit dem Ziel, möglichst viel zusammenzufassen, was man als Mensch als gleichartig wahrnimmt (z. B. Baumkronen, Äcker) und Segmentgrenzen dort zu erzielen, wo augenscheinliche Übergänge sind (z. B. Waldgrenzen, Vegetationsveränderungen).
Abstract
Aerial images often show regions that may offer high local color dynamics but nevertheless appear globally regular in a stochastical way so that humans easily recognize them as associated structures like a forest, a field, a pathway, or a waterbody. This work intends to algorithmically recognize and segment such regions. To do this, first, texture models are generated for different image regions, their structural similarities are assessed and, then, sufficiently different texture models are determined. Afterwards, each pixel in the image is assigned to one of those texture models with a structural metric and is then colored according to the assignment. Three different methods of texture modelling are examined and compared in view of the goal to combine as many regions as possible that are seen to be similar by a human observer (e. g., treetops, fields) and to insert segment margins where there are apparent transitions (e. g., boundary of a forest, vegetation changes).
About the authors
Thomas Müller hat bis 1997 am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Informatik studiert und 2001 dort im Bereich Bildauswertung für Sichtsystemgestützte Regelungen promoviert. Seitdem arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) in Karlsruhe. Hauptarbeitsgebiete sind verschiedene Aspekte im Bereich der Bildauswertung wie Objekt-Detektion, Lokalisierung und Tracking, Änderungsdetektion, Counter-UAV, Bildverbesserung und Bildsegmentierung.
Bastian Erdnüß hat an der Fachhochschule in Regensburg, am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und an der Virginia Tech (VT) Mathematik studiert und ist seit Abschluss des Studiums als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) und am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung (IPF) tätig. Hauptarbeitsgebiete: Bildauswertung, 3D-Rekonstruktion.
Literatur
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4. T. Müller und B. Erdnüß: Stochastische Mustererkennung zur Bildsegmentierung. In: Forum Bildverarbeitung 2018, KIT Scientific Publishing, 2018.Search in Google Scholar
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© 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
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- Stochastische Texturerkennung zur Bildsegmentierung
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