DE102004018178A1

DE102004018178A1 - Verfahren zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, Computer-Programm-Produkt und digitales Speichermedium zur Ausführung dieses Verfahrens

Info

Publication number: DE102004018178A1
Application number: DE102004018178A
Authority: DE
Inventors: Petra Perner
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2004-04-08
Filing date: 2004-04-08
Publication date: 2005-11-10

Abstract

Die Erfindung betrifft Verfahren zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, Computer-Programm-Produkte mit jeweils einem Programmcode zur Durchführung dieses Verfahrens, Computer-Programm-Produkte auf maschinenlesbaren Trägern zur Durchführung dieses Verfahrens und digitale Speichermedien, die so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken können, dass diese Verfahren ausgeführt werden. DOLLAR A Die Verfahren zeichnen sich insbesondere dadurch aus, dass semiautomatisch Einzelformen von Objekten in Bildern erhoben und dass automatisch aus diesen Einzelformen abstrakte Formmodelle in verschiedenen Abstraktionsniveaus gewonnen werden können. Die gelernten abstrakten Formmodelle sind entweder gemittelte Formen aus Gruppen von Objekten oder Mediane als Einzelformen von Gruppen von Objekten. Der Median ist das Objekt, von dem alle anderen Objekte den geringsten Abstand haben. Der Median stellt damit eine natürliche Form dar, während die gemittelte Form ein künstliches in der Natur nicht vorkommendes Objekt ist.

Description

Die Erfindung betrifft Verfahren zur Akquisition von Farmen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, Computer-Programm-Produkte mit jeweils einem Pragrammcode zur Durchführung dieses Verfahrens, Computer-Programm-Produkte auf maschinenlesbaren Trägern zur Durchführung dieses Verfahrens und digitale Speichermedien, die so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken können, dass diese Verfahren ausgeführt werden.

Objekte in digitalen Bildern werden bekannterweise durch Wandlung des digitalen Bildes in ein Grauwertbild und einer Bestimmung der Grauwerte automatisch erkannt. Entsprechend des Grauwertes können Gebiete und Kanten der Objekte erkannt und als Datenfile gespeichert werden. Kanten zeichnen sich durch einen Sprung im Grauwert aus. Über die Einbeziehung von Richtungen durch Richtungsvektoren benachbarter Punkte kann der Verlauf der Kante als Datenfile ermittelt und gespeichert werden. Dadurch können aber nur Kanten mit einer bestimmten Änderung des Grauwertes ermittelt werden. Bei fließenden Übergängen oder sich überlappenden Objekten ergeben sich Schwierigkeiten oder derartige digitale Bilder müssen manuell geprüft werden, wobei die dadurch erkannten Objekte dargestellt nur akzeptiert oder verworfen werden können.

Besonders problematisch sind dabei die Auswertung von digitalen Bildern mit Objekten biologischer Art. Derartige Objekte sind luftgetragene Keime, Pollen oder Zellen in Zellschnitten. Anordnungen zur automatischen Untersuchung von Zellen, Zellkomplexen und anderen biologischen Proben sind unter anderem durch die DE 196 16 997 A1 (Verfahren zur automatisierten mikroskopunterstützten Untersuchung von Gewebeproben oder Körperflüssigkeitsproben), DE 42 11 904 A1 (Verfahren und Vorrichtung zum Erstellen einer Artenliste für eine flüssige Probe) und DE 196 39 884 A1 (Mustererkennungssystem) bekannt.

In der DE 196 16 997 A1 werden über die Anwendung von Neuronalen Netzen Gewebeproben oder Körperflüssigkeitsproben auf Zelltypen untersucht.

Kleinstlebewesen wie Würmer, Insekten oder Schnecken werden in der DE 42 11 904 A1 erfasst und identifiziert. Die Identifikation erfolgt über einen Vergleich mit in einem Referenzobjektspeicher enthaltenen Objekten. Gleichzeitig werden die identifizierten Objekte gezählt und in eine Artenliste eingetragen.

In der DE 196 39 884 A1 werden feste Bestandteile in einer Probenströmung nach ihrer Größe insbesondere entsprechend ihrer Projektionslänge im Bild entlang der X- und der Y-Achse, ihres Umfangs und ihrer mittleren Farbdichte erfasst.

Nachteilig ist die bisher fehlende vollständige Automatisierbarkeit.

Der in den Patentansprüchen 1 und 14 bis 16 angegebenen Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, abstrakte Formmodelle aus in Bildern dargestellten Formen zu gewinnen.

Diese Aufgabe wird mit den in den Patentansprüchen 1 und 14 bis 16 aufgeführten Merkmalen gelöst.

Die Verfahren zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, die Computer-Programm-Produkte mit einem Programmcode zur Durchführung des Verfahrens zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, die Computer-Programm-Produkte auf einem maschinenlesbaren Träger zur Durchführung des Verfahrens zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen und die digitalen Speichermedien zeichnen sich insbesondere dadurch aus, dass semiautomatisch Einzelformen von Objekten in Bildern erhoben und dass automatisch aus diesen Einzelformen abstrakte Formmodelle in verschiedenen Abstraktionsniveaus gewonnen werden können. Die gelernten abstrakten Formmodelle sind entweder gemittelte Formen aus Gruppen von Objekten oder Mediane als Einzelformen von Gruppen von Objekten. Der Median ist das Objekt, von dem alle anderen Objekte den geringsten Abstand haben. Der Median stellt damit eine natürliche Form dar, während die gemittelte Form ein künstliches in der Natur nicht vorkommendes Objekt ist.

Der besondere Vorteil besteht darin, dass die Kontur oder die Form digital erfasst und in einem Datenfile abgelegt werden können. Mit diesen Daten können folgend Manipulationen ausgeführt werden, wobei zum Beispiel Ähnlichkeitsmaße bestimmbar und die Ähnlichkeit beschreibbar ist.

Damit eignen sich diese Verfahren für das Erstellen von Falldatenbanken mit Formmodellen insbesondere biologischer und/oder medizinischer Art mit verschiedenen Erscheinungsformen in der Art und damit der Objekte, die unterschiedliche geometrische Formen aufweisen. Es können varteilhafterweise Gruppen von Formen automatisch gebildet und die Ähnlichkeiten untereinander hierarchisch dargestellt werden. Aus den Gruppen können weiterhin Modelle auf verschiedenen Abstraktionsebenen erstellt werden.

Grundlage sind Bilder bekannter Objekte mit unterschiedlichen Erscheinungsformen in der Kontur und/oder Textur. Durch ein manuelles Abfahren der die Konturen und/oder Texturen bildenden Kanten in Farm sichtbarer äußerer und/oder innerer Konturen mit einem handführbaren und mit einem Computer verbundenen Eingabegerät werden diesen Kanten zuordenbare Daten gewonnen.

Aus diesen Daten können Formmodelle gewonnen werden, um damit zum einen unbekannte Objekte durch Vergleich mit den Formmodellen der Falldatenbank zuordnen und bestimmen und/oder zum anderen Wissen über die Objekte akquirieren zu können. Die letztgenannte Möglichkeit kann vorteilhafterweise dazu genutzt werden, die Falldatenbank zu erweitern. Dabei werden jeweils mindestens zwei Objekte miteinander verglichen, wobei die Objekte aufeinander ausgerichtet werden und eine Skalierung und/oder Rotation erfolgt.

Vorteilhafterweise wird dabei gleichzeitig die Ähnlichkeit berechnet, wobei Ähnlichkeitsmaße entweder als Distanz- oder als Ähnlichkeitswerte jeweils zwischen den Objekten so lange ermittelt werden, bis entweder ein Minimum der Distanzwerte oder ein Maximum der Ähnlichkeitswerte vorhanden ist.

Es können sowohl Gruppen mit ähnlichen Formmodellen gelernt als auch ähnliche Gruppen zusammengelegt werden, wobei Ähnlichkeitsrelationen als Vergleich zwischen diesen Gruppen auch mit unbekannten Objekten erstellbar sind.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass mit der Anwendung des Verfahrens ständig auch neue Formmodelle bekannter Objekte in Bildern der Falldatenbank zugeordnet werden können. Damit ist eine Erweiterung der Falldatenbank gegeben.

Mit dem Einsatz des Verfahrens können dadurch eine Vielzahl von Falldatenbanken mit Formmodellen der unterschiedlichsten Art erstellt werden. Die Falldatenbanken können dabei unter anderem vorteilhafterweise Objekte biologischer und/oder medizinischer und/oder technischer Art beinhalten. Damit können Nutzern Falldatenbanken unterschiedlichster Art sowohl zur automatischen Bestimmung von Objekten in Bildern als auch zur Wissensakquisitation zur Verfügung gestellt werden.

Die Verfahren können den Nutzern vorteilhafterweise als Computer-Programm-Produkte mit jeweils einem Programmcode zur Durchführung des Verfahrens zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, als Computer-Programm-Produkte auf maschinenlesbaren Trägern zur Durchführung des Verfahrens zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen und als digitale Speichermedien, die so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken können, dass ein Verfahren zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen zur Verfügung gestellt werden.

Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Patentansprüchen 2 bis 13 angegeben.

Das Verfahren kann vorteilhafterweise nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 2 sowohl auf digitale Bilder mit Abbildungen zweidimensionaler Art als auch auf digitale Bilder mit Abbildungen dreidimensionaler Art als Tiefenbilder angewandt werden. Beim Grauwertbild gibt jeder Bildpunkt die von einer Kamera aufgenommene Lichtintensität wieder. Dagegen repräsentieren die in einem Tiefenbild enthaltenen Daten den Abstand einzelner Punkte auf der Oberfläche der abgebildeten Objekte.

Das Ermitteln der Daten der Konturpunkte als x-, y-Koordinaten und/oder Grau- oder Farbwerte der Konturpunkte jeweils als den Konturen und damit Objekten zuordenbaren Daten erfolgt durch manuelles Abfahren der Kanten von auf einem Datensichtgerät dargestellten digitalen Bildern in Form der sichtbaren äußeren und/oder inneren Konturen mit einem handführbaren Eingabegerät im Zusammenhang mit dem Datensichtgerät. Derartige handführbare Eingabegeräte sind vorteilhafter- und vorzugsweise nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 3 der mit einer Tastatur oder einer Maus geführte Cursor des Bildschirms und/oder der Lichtstift mit einem Photodetektor und/oder der Scanner und/oder der Stift und der Scanner jeweils im Zusammenhang mit dem Datensichtgerät oder der Stift in Verbindung mit einem Berührungsbildschirm. Das sind in ihrer Funktion und in ihrem Aufbau bekannte Eingabegeräte, so dass zur Gewinnung der Daten als Voraussetzung für Formmodelle von Falldatenbanken keine besonderen Geräte notwendig sind. Damit können bekannte Rechnerkonfigurationen zur Gewinnung der Falldatenbanken eingesetzt werden.

Das Abfahren der Konturen erfolgt manuell mit einem handführbaren Eingabegerät von auf einem Datensichtgerät dargestelltem digitalem Bild. Die abgefahrenen Konturen können nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 4 auch gelabelt mit dem Datensichtgerät dargestellt werden, wobei das wenigstens teilweise durch die abgefahrene Kontur und/oder Kante auf dem Datensichtgerät als Gebiet dargestellt wird. Dadurch ist eine leichte Kontrolle der abgefahrenen Kanten auf dem Datensichtgerät möglich. Fehler hervorgerufen durch zum Beispiel mangelnde Konzentration, Störungen, Ablenkungen oder Ermüdung der die Konturen und/oder Kanten der Objekte abfahrenden Personen werden vermieden.

Die Objekte können nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 5 auch auf verschiedenen hierarchisch darstellbaren Abstraktionsebenen gelernt, gespeichert und dargestellt werden.

Vorteilhafterweise wird nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 6 das Dendogramm auf der Ähnlichkeitsskala entsprechend entweder festgelegter und damit automatisch oder nutzerspezifischer Schwellen wenigstens einmal geschnitten, so dass Gruppen entstehen. Den Gruppen werden die Einzelformen zugeordnet und in den Gruppen wird jeweils ein Prototyp gewählt, wobei der Prototyp entweder eine aus den Einzelformen der Gruppe gemittelte Form oder der Median der Gruppe der Einzelformen ist. Damit ist eine visuelle Kontrolle der einzelnen Gruppen und/oder der einzelnen Objekte gegeben.

Die gemittelte Form oder der Median der Gruppe wird nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 7 sowohl auf dem Datensichtgerät abgebildet als auch dessen Konturpunkte als Datenmenge im Computer gespeichert.

Nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 8 erfolgt vorteilhafterweise eine Reduzierung der mit dem Abfahren der Kanten gewonnenen Daten und damit der Punkte als den sichtbaren äußeren und/oder inneren Konturen durch Interpolation mit einem Polynom.

Eine vorteilhafte Interpolation zur Reduzierung der Punkte aus den Positionen der Kanten der sichtbaren äußeren und/oder inneren Konturen erfolgt durch die Maßnahmen der Weiterbildung des Patentanspruchs 9, wobei in einem ersten Schritt einem ersten durch das Koordinatensystem bestimmten und damit skalierten Punkt einer Kante des Objektes der Ausgangspunkt zugeordnet wird, in einem zweiten Schritt eine virtuelle Linie zu einem benachbarten Punkt als zweiten Punkt gezogen wird, in einem dritten Schritt der Abstand zwischen dieser virtuellen Linie und dem korrespondierenden Segment der Kontur eines Vorläuferobjektes ermittelt wird, in einem viertem Schritt dieser Abstand als Wert mit einem vorgegebenen Wert verglichen wird, in einem fünften Schritt der zweite Punkt der Ausgangspunkt für eine virtuelle Linie zum nächsten Punkt ist und die Schritte drei, vier und fünf über die gesamte Kontur des Objektes wiederholt werden.

Die den abgefahrenen Kanten zugeordneten Objekte werden vorteilhafterweise nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 10 so transformiert, dass jeweils der Mittelpunkt eines Objektes dem Koordinatenursprung 0, 0 entspricht. Die Objekte werden jeweils in einem Koordinatensystem ausgerichtet, so dass ein Vergleich in ihren Ähnlichkeiten zueinander leicht möglich ist.

Die Berechnung der Ähnlichkeit erfolgt vorteilhafterweise nach der Formel der Weiterbildung des Patentanspruchs 11.

Vorteilhafterweise spannen nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 12 die Distanz- oder die Ähnlichkeitswerte eine Distanz- oder Ähnlichkeitsmatrix auf.

Die Distanz- oder die Ähnlichkeitswerte werden nach der Weiterbildung des Patentanspruchs 13 vorteilhafterweise mittels des Single-Linkage-Verfahrens und einem Dendogramm hierarchisch dargestellt.

Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im folgenden näher beschrieben.
Ein Verfahren zur Akquisition von Formen aus digitalen Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen wird als ein Beispiel der Erfindung in einem ersten Ausführungsbeispiel näher ausgeführt.
Auf einem Datensichtgerät in Form eines bekannten mit einem Rechner zum Beispiel als Computer zusammengeschalteten Bildschirmes wird ein digitales Bild dargestellt. Das digitale Bild zeigt bekannte Objekte, deren Konturen unterschiedlich sein können, aber einer Gruppe zugehören. Durch ein manuelles Abfahren von Kanten des digitalen Bildes mit einem handführbaren Eingabegerät im Zusammenhang mit dem Datensichtgerät werden den abgefahrenen Kanten zuordenbare Daten gewonnen. Kanten sind dabei sichtbare äußere und/oder innere Konturen von Objekten.
Mit dem handführbaren Eingabegeräten als

– der mit einer Tastatur oder einer Maus geführte Cursor des Bildschirms,
– ein Lichtstift mit einem Photodetektor,
– ein Scanner und/oder
– ein Stift und Scanner,

Jedes der durch die abgefahrenen Kanten bestimmten Objekte wird in einem Koordinatensystem skaliert, wobei jeweils der Mittelpunkt des Objektes dem Koordinatenursprung x = 0 und y = 0 entspricht.
Die Ähnlichkeit von Objekten wird jeweils durch aneinander paarweises Ausrichten so bestimmt, bis sich das Ähnlichkeitsmaß nicht mehr ändert. Es wird eine Skalierung und/oder Rotation ausgeführt, wobei gleichzeitig die Ähnlichkeit berechnet wird. Während der Berechnung der Ähnlichkeit werden die Ähnlichkeitsmaße entweder als Distanzwerte oder als Ähnlichkeitswerte jeweils zwischen den Objekten so lange ermittelt, bis entweder ein Minimum der Distanzwerte oder ein Maximum der Ähnlichkeitswerte vorhanden ist. Die Berechnung der Ähnlichkeit erfolgt mit
wobei
P und O – die Objekte,
Θ – die Rotationsmatrix,
μ_pund μ_o – die Mittelpunkte der Objekte P und O und
δ_p und δ_o – Summen der Quadrate der Abstände jedes Punktes von den Mittelpunkten sind.
Die Distanz- oder die Ähnlichkeitswerte spannen eine Distanz- oder Ähnlichkeitsmatrix auf. Aus den bestimmten Ähnlichkeitswerten werden Mengen ähnlicher Objekte gebildet und hierarchisch als Dendogramm geordnet. Das Dendogramm wird auf der Ähnlichkeitsskala entsprechend entweder festgelegter oder nutzerspezifischer Schwellen geschnitten, so dass Gruppen entstehen. Bei festgelegten Schwellen wird das Dendogramm automatisch geschnitten. Den Gruppen werden die Einzelformen zugeordnet und in den Gruppen jeweils ein Prototyp gewählt. Der Prototyp ist entweder eine aus den Einzelformen der Gruppe gemittelte Form oder der Median der Gruppe der Einzelformen. Der Prototyp der Gruppe wird auf dem Datensichtgerät abgebildet und die Konturpunkte des Prototypen werden als Datenmenge im Computer gespeichert.
Dieses Verfahren wird auf weitere digitale Bilder angewandt, so dass eine Falldatenbank mit Formmodellen als Prototypen mit gemittelten Farmen von Gruppen von Einzelformen und/oder mit Medianen von Gruppen von Einzelformen entstehen.
In einer Ausführungsform des Ausführungsbeispiels werden die durch die Eingabegeräte im Zusammenhang mit dem Datensichtgerät gewonnenen Daten von Kanten sichtbarer äußerer und/oder innerer Konturen im digitalen Bild durch eine Interpolation reduziert. Bei dieser Interpolation wird

– in einem ersten Schritt einem ersten durch das Koordinatensystem bestimmten und damit skalierten Punkt einer Kante des Objektes der Ausgangspunkt zugeordnet,
– in einem zweiten Schritt eine virtuelle Linie zu einem benachbarten Punkt als zweiten Punkt gezogen,
– in einem dritten Schritt der Abstand zwischen dieser virtuellen Linie und dem korrespondierenden Segment der Kontur eines Vorläuferobjektes ermittelt,
– in einem viertem Schritt dieser Abstand als Wert mit einem vorgegebenen Wert verglichen und
– in einem fünften Schritt dem zweiten Punkt der Ausgangspunkt für eine virtuelle Linie zum nächsten Punkt zugeordnet.

Die Schritte drei, vier und fünf werden über die gesamte Kontur des Objektes wiederholt.
In einer weiteren Ausführungsform des Ausführungsbeispiels wird das jeweils wenigstens teilweise abgefahrene Gebiet als Objekt gelabelt oder nicht gelabelt mit dem Datensichtgerät dargestellt, wobei die abgefahrene Kontur und/oder Kante auf dem Datensichtgerät dargestellt ist.
Die Distanz- oder die Ähnlichkeitswerte können mittels des Single-Linkage-Verfahrens und einem Dendogramm hierarchisch dargestellt werden.
In einem zweiten Ausführungsbeispiel wird ein weiteres Verfahren zur Akquisition von Formen aus digitalen Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen näher beschrieben.
Auf einem Datensichtgerät in Form eines bekannten mit einem Rechner zum Beispiel als Computer zusammengeschalteten Bildschirmes wird ein digitales Bild dargestellt. Das digitale Bild zeigt unbekannte Objekte. Durch ein manuelles Abfahren von Kanten der Objekte im digitalen Bild mit einem handführbaren Eingabegerät im Zusammenhang mit dem Datensichtgerät wer den gleich dem ersten Ausführungsbeispiel diesen Kanten zuordenbare Daten gewonnen. Diese Daten werden entsprechend des Verfahrens im ersten Ausführungsbeispiel bearbeitet, wobei

– eine Skalierung in einem Koordinatensystem erfolgt,
– jeweils durch aneinander paarweises Ausrichten die Ähnlichkeit bestimmt wird,
– aus den bestimmten Ähnlichkeitswerten Mengen ähnlicher Objekte gebildet und hierarchisch als Dendogramm geordnet werden,
– das Dendogramm auf der Ähnlichkeitsskala entsprechend entweder festgelegter oder nutzerspezifischer Schwellen geschnitten wird,
– den dadurch gebildeten Gruppen die Einzelformen zugeordnet werden und
– in den Gruppen jeweils ein Prototyp gewählt wird.

Der Prototyp ist entweder eine aus den Einzelformen der Gruppe gemittelte Form oder der Median der Gruppe der Einzelformen. Der Prototyp der Gruppe wird auf dem Datensichtgerät abgebildet und die Konturpunkte des Prototypen werden als Datenmenge im Computer gespeichert.
Dadurch wird eine Falldatenbank mit Formmodellen als Prototypen mit gemittelten Formen von Gruppen von Einzelformen und/oder mit Medianen von Gruppen von Einzelformen gebildet, so dass eine Bestimmung der unbekannten Objekte möglich ist.
Ein drittes Ausführungsbeispiel stellt ein Computer-Programm-Produkt mit einem Programmcode zur Durchführung eines im ersten Ausführungsbeispiel beschriebenen Verfahrens zur Akquisition von Formen aus digitalen Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen dar, wenn das Programm auf einem Rechner abläuft.
Ein viertes Ausführungsbeispiel ist ein Computer-Programm-Produkt auf einem maschinenlesbaren Träger zur Durchführung eines im ersten Ausführungsbeispiel beschriebenen Verfahrens zur Akquisition von Formen aus digitalen Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, wenn das Programm auf einem Rechner abläuft.
Ein fünftes Ausführungsbeispiel ist ein digitales Speichermedium, das so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken kann, dass ein im ersten Ausführungsbeispiel beschriebenes Verfahren zur Akquisition von Formen aus digitalen Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen ausgeführt wird.

Claims

Verfahren zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen, dadurch gekennzeichnet, dass bei jedem Bild durch manuelles Abfahren von Kanten eines Bildes in Form sichtbarer äußerer und/oder innerer Konturen mit einem handführbaren und mit einem Computer verbundenen Eingabegerät diesen Kanten und damit Objekten zuordenbare Daten gewonnen werden, dass die Translation jedes Objektes so eleminiert wird, dass jedes Objekt in den Ursprung eines Koordinatensystems verschoben wird, dass jedes Objekt entsprechend der zugeordneten Daten in dem Koordinatensystem skaliert wird, dass jeweils mindestens zwei Objekte miteinander verglichen werden, dass die Objekte aufeinander ausgerichtet werden, wobei dabei eine Skalierung und/oder Rotation ausgeführt wird, dass dabei gleichzeitig die Ähnlichkeit berechnet wird, dass während der Berechnung der Ähnlichkeit die Ähnlichkeitsmaße entweder als Distanz- oder als Ähnlichkeitswerte jeweils zwischen den Objekten so lange ermittelt werden, bis entweder ein Minimum der Distanzwerte oder ein Maximum der Ähnlichkeitswerte vorhanden ist, dass aus den bestimmten Distanz- oder Ähnlichkeitswerten Mengen ähnlicher Objekte gebildet und hierarchisch als Dendogramm geordnet werden und dass das Dendogramm durch eine Vorgabe von Distanz- oder Ähnlichkeitswerten in Gruppen zerfällt und in den Gruppen jeweils ein Prototyp gewählt wird, wobei der Prototyp entweder eine aus den Einzelformen der Gruppe gemittelte Form oder der Median der Gruppe der Einzelformen ist.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bilder digitale Bilder von Abbildungen zwei- oder dreidimensionaler Objekte sind.
Verfahren nach den Patentansprüch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass durch manuelles Abfahren von Kanten von auf dem Datensichtgerät dargestellten digitalen Bild in Form sichtbarer äußerer und/oder innerer Konturen mit einem handführbaren Eingabegerät als mit einer Tastatur oder einer Maus geführtem Cursor des Bildschirms und/oder als Lichtstift mit einem Photodetektor und/oder als Scanner und/oder als Stift und Scanner im Zusammenhang mit dem Datensichtgerät oder Stift in Verbindung mit einem Berührungsbildschirms Daten der Konturpunkte als x-, y-Koordinaten und/oder Grau- oder Farbwerte der Konturpunkte jeweils als Objekten zuordenbare Daten gewonnen werden.
Verfahren nach Patentanspruch 1 oder 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass jeweils die abgefahrene Kontur und/oder Kante des Objektes im Bild auf einem oder dem Datensichtgerät dargestellt wird und dass eingeschlossene oder teilweise begrenzte Gebiete als Objekte gelabelt und/oder nicht gelabelt mit dem Datensichtgerät dargestellt sind.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Objekte auf verschiedenen hierarchisch darstellbaren Abstraktionsebenen gelernt, gespeichert und dargestellt werden.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Dendogramm auf der Ähnlichkeitsskala entsprechend entweder wenigstens einer festgelegten und damit automatisch oder mindestens einer nutzerspezifischen Schwelle einmal geschnitten wird, so dass Gruppen entstehen, dass den Gruppen die Einzelformen zugeordnet werden und dass in den Gruppen jeweils ein Prototyp gewählt wird, wobei der Prototyp entweder eine aus den Einzelformen der Gruppe gemittelte Form oder der Median der Gruppe der Einzelformen ist.
Verfahren nach Patentanspruch 1 oder 1 und 2 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die gemittelte Farm oder der Median der Gruppe auf einem oder dem Datensichtgerät abgebildet wird und dass die Konturpunkte der gemittelten Form oder des Medians als Datenmenge im Computer gespeichert werden.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine Reduzierung der mit dem Abfahren der Kanten gewonnenen Daten und damit der Punkte als den sichtbaren äußeren und/oder inneren Konturen durch Interpolation mit einem Polynom erfolgt.
Verfahren nach Patentanspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Interpolation in einem ersten Schritt einem ersten durch das Koordinatensystem bestimmten und damit skalierten Punkt einer Kante des Objektes der Ausgangspunkt zugeordnet wird, dass in einem zweiten Schritt eine virtuelle Linie zu einem benachbarten Punkt als zweiten Punkt gezogen wird, dass in einem dritten Schritt der Abstand zwischen dieser virtuellen Linie und dem korrespondierenden Segment der Kontur eines Vorläuferobjektes ermittelt wird, dass in einem viertem Schritt dieser Abstand als Wert mit einem vorgegebenen Wert verglichen wird, dass in einem fünften Schritt der zweite Punkt der Ausgangspunkt für eine virtuelle Linie zum nächsten Punkt ist und dass die Schritte drei, vier und fünf über die gesamte Kontur des Objektes wiederholt werden.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten des Objektes so normiert werden, dass der Mittelpunkt des Objektes dem Koordinatenursprung 0, 0 entspricht.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung der Ähnlichkeit
P, O – Objekte Θ – Rotationsmatrix μ_p und μ_o – Mittelpunkte der Objekte P und O δ_p und δ_o – Summen der Quadrate der Abstände jedes Punktes von den Mittelpunkten erfolgt.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Distanz- oder die Ähnlichkeitswerte eine Distanz- oder eine Ähnlichkeitsmatrix aufspannen.
Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Distanz- oder die Ähnlichkeitswerte mittels des Single-Linkage-Verfahrens und einem Dendogramm hierarchisch dargestellt werden.
Computer-Programm-Produkt mit einem Programmcode zur Durchführung des Verfahrens zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wenn das Programm auf einem Rechner abläuft
Computer-Programm-Produkt auf einem maschinenlesbaren Träger zur Durchführung des Verfahrens zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wenn das Programm auf einem Rechner abläuft.
Digitales Speichermedium nach einem der Ansprüche 1 bis 13, die so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken können, dass ein Verfahren zur Akquisition von Formen aus Bildern und zum Lernen von abstrakten Formmodellen nach Anspruch 1 ausgeführt wird.