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Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung beziehen sich auf ein Verfahren sowie eine zugehörige Vorrichtung zur Kantendetektion und ein entsprechendes Computerprogramm.
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Die Kantendetektion, insbesondere die Kantendetektion von Strukturen in Bildern, gehört in der Bildverarbeitung zu den wichtigsten Aufgaben und ist beispielsweise Kernbestandteil der Mustererkennung. Die bisherigen Kantendetektoren arbeiten bei breiten Kanten, verrauschten Bildern und lokalen Extremwerten im Bild nur unzureichend.
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Im Stand der Technik sind einige Ansätze bekannt, die einzelne der eben angesprochenen Problemfelder zu optimieren versuchen.
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Zur Kantendetektion werden Operatoren beziehungsweise Algorithmen nach Sobel, Scharr, Laplace, Prewitt, Roberts, Kirsch, Canny, Marr-Hildreth oder sogenannte Kontrastverstärker sowie Konturverfolgung verwendet. Diesen Operatoren, die faktisch als flächige digitale Filter (2D-Filter) mit Hilfe der diskreten Faltung implementiert werden, ist gemeinsam, dass sie pixelbasiert arbeiten. Das bedeutet, ihre Impulsantwort ist nur wenige (drei bis fünf) Pixel breit bzw. lang. Daraus folgt systembedingt, dass längere beziehungsweise breitere Kanten, die in realen Bildern viele Pixel lang sein können (Kantenlänge in der Dekade von 5 bis 50 Pixel ist üblich), nicht ortsgenau detektiert werden können. Sie werden zwar im Sinne der Detektion nachgewiesen, allerdings ist der genaue Ort ihrer Position je nach Kantenlänge verschmiert und daher nicht exakt identifizierbar. Das Problem der ortsungenauen Kantendetektion rührt im Wesentlichen daraus, dass die Detektoren überwiegend nach dem steilsten Gradienten im Bild suchen und diesem die Kantenposition zuschreiben. Allerdings kann entlang einer realen Kante, bedingt durch den stochastischen Charakter der Bildinhalte, der steilste Gradient an einer beliebigen Stelle der Kante auftreten. Dieses systemimmanente Problem wird oft durch nachfolgende Verarbeitungsschritte beziehungsweise Algorithmen nachträglich nur unzureichend versucht gelöst zu werden. So versucht man beispielsweise mit dem NMS-Algorithmus (Non-Maximum-Suppression Algorithmus) das Pixel mit dem größten Wert des Gradienten zu finden und alle anderen weniger zu gewichten beziehungsweise aus der Detektion auszuschließen. Solche Nachbesserungen auf dem Weg zur Kantendetektion sind ortsbezogen unzuverlässig, da sie das primäre Problem der zufälligen Verteilung der Gradienten über die Kante nicht lösen und sind durch natürliche stochastische Schwankungen im Bild (Rauschen) statistisch unsicher.
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Konventionell versucht man den Einfluss des Rauschens vorab durch lokale Glättung (flächiger Tiefpass) zu reduzieren, wie z. B. mit einem 2D-Gauß-Filter beim Canny-Operator. Zwar ist danach das Rauschen reduziert, allerdings auch die Kanten beziehungsweise ihre Ecken dementsprechend verschmiert. Durch eine solche Rauschreduktion erhöht man zunächst die statistische Detektionssicherheit, gleichzeitig aber verschlechtert man sie durch das Verschmieren. Im Endeffekt ändert sich die Detektionssicherheit kaum, sie kann sogar schlechter werden. Deshalb besteht der Bedarf nach einem verbesserten Ansatz.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Konzept zur (statistisch) zuverlässigen und ortsgenauen Kantendetektion zu schaffen, das gegen Rauschen und andere Störungen (Extremwerte, Ausreißer z. B. infolge von punktuellen Lichtreflexen oder ausgefallenen Pixeln der Bildmatrix) robust ist.
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Die Aufgabe wird durch die unabhängigen Patentansprüche gelöst.
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Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung schaffen ein Verfahren zur Kantendetektion in einem Bild. Das Verfahren umfasst die Schritte: „Anwenden des Kantenfilters auf das Bild mit den Kanten in einer ersten Richtung, um für jeden Bildpunkt des Bildes einen Filterwert zu erhalten und um je Kante einen ersten Extremwert zu erhalten” und „Anwenden des Kantenfilters auf das Bild in einer zweiten Richtung, die zu der ersten Richtung invers (entgegengesetzte, d. h. um 180° gedrehte Richtung) ist, um für jeden Bildpunkt einen weiteren Filterwert zu erhalten und um je Kante einen Nulldurchgang zu erhalten”. Der erste und der zweite Nulldurchgang zeigen jeweils die Mitte der Kanten an. Das Kantenfilter bildet hinsichtlich seiner Filtercharakteristik ein Kantenmuster nach.
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Entsprechend Ausführungsbeispielen kann dieses Kantenmuster durch einen oder mehrere Vektoren nachgebildet werden, die dann transferiert in Filterkoeffizienten die Filtercharakteristik bilden. Eine derartige Filtercharakteristik weist typischerweise zwei Mittelwertabschnitte (einen im negativen und einen im positiven Bereich) sowie einen linearen Anstieg dazwischen auf. Auch die Mittelwertabschnitte sind linear.
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Der vorliegenden Erfindung liegt also die Erkenntnis zugrunde, dass durch bidirektionale Filterung eines Bildes mit einem Filter, der modellhaft eine Kante nachbildet, Kanten zuverlässig und ortsgenau anhand von einfach zu detektierenden Nulldurchgängen in dem Filterergebnis detektiert werden können. Die Nachbildung der Kante mit dem Filter erfolgt unter der Annahme/Erkenntnis, dass vor und hinter der Kante – zumindest in einem kurzen Abschnitt – der Grauwert relativ konstant ist, während an der Kante selbst ein hoher Gradient, somit also eine starke Steigung, vorherrscht; die Kante wird infolge dessen durch einen linearen (ansteigenden oder abfallenden) Abschnitt mit variabler Länge definiert, während die Bereiche vor und hinter der Kante durch einen (bereichsweise) konstanten Wert abgebildet werden. Insgesamt reduziert sich durch das komplette Gebilde des Filters die Rauschleistung reziprok zu der Anzahl der beteiligten Pixel, was den Vorteil mit sich bringt, dass örtlich scharfe Kanten detektiert werden können, wobei diese Detektion extrem unempfindlich gegen Rauschen und lokale Extremwerte oder Ausreißer ist. Des Weiteren erweist sich diese Kantendetektion im Vergleich zu den bekannten Kantendetektionen als unabhängig von der tatsächlichen Breite der Kante und auch unabhängig von den Grauwerten der einzelnen Pixel in der Mitte der Kante.
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Weitere Ausführungsbeispiele erweitern das oben erläuterte Verfahren der bidirektionalen Kantendetektion unter Nutzung eines Filters, der eben die Kante nachbildet dadurch, dass das Verfahren für ein und dasselbe Bild in unterschiedlichen Rotationsstufen ein- oder mehrfach wiederholt wird. Das Verfahren umfasst also entsprechend diesen Ausführungsbeispielen den Schritt des Rotierens des Bildes, z. B. um 15° oder um einen sonst beliebig wählbaren Schritt im Bereich von 1° bis 180° und des Wiederholens des Schritts: „Anwenden des Kantenfilters in der ersten oder der zweiten Richtung für die unterschiedlichen Rotationen” Dadurch wird vorteilhafterweise die komplette Richtungsunabhängigkeit der Kantensuche erreicht.
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Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen ist die Filtercharakteristik nullsymmetrisch. Dies bietet den Vorteil, dass hier kein konstanter Anteil erzeugt wird. Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen ist die erste Norm der Filtercharakteristik identisch zu 1, was den Vorteil bietet, dass der mittlere Grauwertpegel nicht beeinflusst wird.
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Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen umfasst der Schritt des Anwendens des Kantenfilters den Schritt des Faltens der Filterfunktion mit dem Bild und/oder des Kreuzkorrelierens der Filterfunktion mit dem Bild. Im Ergebnis weist das Filterergebnis (Impulsantwort) einen oder mehrere Nulldurchgänge auf, wobei jeder Nulldurchgang eben eine Kante beziehungsweise eine Kantenmitte darstellt. Deshalb kann das Verfahren entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen den Schritt des Auffindens von Nullstellen aufweisen.
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Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann das Verfahren durch ein Computerprogramm implementiert sein. Ein weiteres Ausführungsbeispiel schafft eine Vorrichtung zur Kantendetektion in einem Bild. Die Vorrichtung umfasst einen Filterprozessor, der ausgebildet ist, eine Kantenfilterung des Bildes in eine erste Richtung und in eine zweite Richtung durchzuführen, um die Nulldurchgänge, welche die Kantenmitten anzeigen, zu ermitteln. Entsprechend zusätzlichen Ausführungsbeispielen kann die Vorrichtung einen zusätzlichen Bildprozessor aufweisen, der die Rotation des Bildes durchführt, so dass dieses mittels des Filterprozessors wiederholt gefiltert werden kann.
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Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen definiert. Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend anhand der beiliegenden Zeichnungen erläutert und zeigen:
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1a ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens zur Kantendetektion gemäß Ausführungsbeispielen;
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1b ein schematisches Blockschaltbild einer Vorrichtung zur Kantendetektion gemäß Ausführungsbeispielen;
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1c ein schematisches Kantenmuster ausgehend von welchem die Kantenfilter entsprechend Ausführungsbeispielen implementiert ist;
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1d–1f Darstellungen von Filterergebnissen zur Illustration des eigentlichen Schritts der Kantendetektion gemäß Ausführungsbeispielen;
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2a–2c Darstellungen eines Bildes in unterschiedlichen Bearbeitungsstufen der Kantendetektion gemäß Ausführungsbeispielen;
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3a–3c Darstellungen weiterer Figuren bei der Kantendetektion gemäß Ausführungsbeispielen;
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4 eine Darstellung eines Bildes zusammen mit einer gedrehten Version desselben zur Illustration eines optionalen Schritts bei der Kantendetektion gemäß weiteren Ausführungsbeispielen; und
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5a–5g Darstellungen von Bildern zur Illustration der konventionalen Kantendetektion.
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Bevor nachfolgend Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung anhand der Figuren im Detail erläutert werden, sei darauf hingewiesen, dass gleichwirkende Elemente und Strukturen mit gleichen Bezugszeichen versehen sind, so dass die Beschreibung derer aufeinander anwendbar beziehungsweise austauschbar ist.
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Im Nachgang wird zuerst auf die konventionelle Kantendetektion und die bei dieser vorliegenden Nachteile eingegangen, bevor die eigentlichen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung erläutert werden.
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Entsprechend dem aktuellen Stand der Technik verläuft die Kantendetektion beispielsweise wie folgt:
Ausgangspunkt für die Analyse soll ein vertikaler Zylinder mit einem tatsächlichen Durchmesser von 10 Pixeln mit einer relativ breiten optischen Kante dienen, wie er in 5a und 5b dargestellt ist. 5a zeigt den Zylinder mit der breiten Kante in der Grauwertdarstellung, während 5b den Zylinder mit der breiten Kante in einer 3D-Darstellung illustriert Ein solches Szenario ist unter realen Bedingungen der Röntgenaufnahme oder Bilderfassung unter schlechten Lichtverhältnissen die Regel. Man kann das Verfahren zur Kantendetektion anwenden. Beispiele hierfür sind Operatoren nach Sobel und Canny.
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Die Kantendetektion nach Sobel ist in 5c illustriert 5c zeigt die Kantendetektion mit dem Sobel-Operator in der Binärdarstellung. Die orthogonale Orientierung des Sobel-Operators spiegelt sich in der Kantendetektion wider. Zu beachten ist, dass die breite Kante durch Sobel 5 bis 7 Mal nacheinander an unterschiedlichen Stellen der Kante formal detektiert wird. Es zeigt sich also, dass die tatsächliche Kante in den orthogonalen Vorzugsrichtungen X und Y (Matrizen-basiert) wiederholt beziehungsweise redundant und daher sehr unsicher an mehreren Stellen detektiert wird.
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Eine leichte Verbesserung kann mit dem Canny-Operator erreicht werden, der grundsätzlich omnidirektional arbeitet. Hierbei ist jedoch immer noch nicht ein zuverlässiges Detektionsergebnis zu erhalten, wie aus 5d hervorgeht 5d zeigt die Kantendetektion mit dem Canny-Operator in der Binärdarstellung. Für zirkulare Strukturen ist dieser Canny-Operator gut geeignet, bei breiten Kanten wird allerdings entlang ihres Verlaufs drei bis fünf Mal eine Kante detektiert.
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Wird dem Datenmodell weißes Rauschen hinzuaddiert (vgl. 5e), so verschlechtern sich die Detektionsergebnisse dramatisch. 5e zeigt ein derartiges verrauschtes Bild eines Zylinders mit breiten Kanten. Das Vorliegen von Rauschen beziehungsweise weißem Rauschen stellt den Normalfall der realen Bildverarbeitung dar.
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Sowohl nach dem Sobel-Operator (vgl. 5f) als auch nach dem Canny-Verfahren (vgl. 5g) ist eine Kante definitiv nicht mehr offenbart. 5f illustriert die Detektion des verrauschten Zylinders aus 5e mittels dem Sobel-Operator. Eine Kante ist nicht mehr detektierbar. Lediglich lässt die Struktur des Sobel-Operationsergebnisses auf symmetrische Gebilde schließen.
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5g zeigt das Canny-Operator-Ergebnis des verrauschten Zylinders aus 5e. Hier ist zwar noch eine stückweise Kantendetektion möglich. Hierbei erstrecken sich allerdings die Kanten mehrfach entlang der realen Kante, so dass hier keine zuverlässige Detektion möglich ist.
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In den oben erläuterten Testbildern war das Rauschen noch relativ schwach: die Rauschvarianz betrug 4 (Grauwertskala 0 bis 255) bei einem Mittelwert des Grauwerts am Scheitel des Zylinders von 80, d. h. der Signalrauschabstand betrug im Maximum etwa 16 dB. Für die Verbesserung der Kantendetektion stehen mehrere Methoden und Verfahren zur Verfügung, deren Ziel es ist, die Detektionssicherheit sowie die Ortungsgenauigkeit zu verbessern. Sie sind insgesamt sehr aufwendig, oft iterativ und im Ergebnis kaum sicherer. Hierzu sei beispielsweise auf den NMS-Algorithmus oder auf empirisch dimensionierte Hysterese-Schwellwertverfahren verwiesen.
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Um nun eine Kantendetektion unabhängig davon, wie lang oder wie breit oder welche Vorzugsrichtung sie im Bild hat, zu ermöglichen wurde ein verbesserter Ansatz entwickelt, der nicht auf den oben genannten Operatoren beziehungsweise Algorithmen basiert. Dieser Ansatz wird anhand von den 1a bis 1e erläutert.
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1a zeigt ein Verfahren 100 mit den Schritten 110 und 120 sowie einen optionalen Schritt 130.
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Schritt 110 stellt das Anwenden eines Kantenfilters 12 (vgl. 1b) auf das Bild 5 in eine erste Richtung dar, während der Schritt 120 denselben Kantenfilter 12 auf dasselbe Bild in eine zweite, zu der ersten Richtung inversen Richtung anwendet. Diese zwei Schritte 110 und 120 stellen also zusammen das bidirektionale Filtern des Bildes dar. Die Filterung mittels des Kantenfilters 12 des Bildes 5 ist im Regelfall durch lokale Kreuzkorellation bzw. einfache Faltung im Orginalbereich realisiert.
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Der Filter 12 ist einer Musterkante, wie sie in 1c dargestellt ist, nachempfunden, wobei das Kantenmuster als Vektor von Filterkoeffizienten interpretiert sein kann.
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1c zeigt ein Kantenmuster 12k mit drei linearen Abschnitten 12a, 12b und 12c. Der linke Bereich 12a (am linken Rand der Kante) hat negative Werte und dient zur Rauschreduktion des modellhaft konstanten Grauwerts. Der rechte Abschnitt 12c (rechter Rand der Kante) hat positive Werte und dient ebenfalls zur Rauschreduktion des modellhaften konstanten Grauwerts. Infolgedessen sind beide Abschnitte 12a und 12c Mittelwertabschnitte mit variabler Länge ausgebildet. Hintergrund hierzu ist, dass der Modellansatz davon ausgeht, dass vor und hinter der Kante zumindest in einem kurzen Abschnitt die Grauwerte relativ konstant sind. Der mittlere Bereich 12b dient zur linearen Approximation der realen Kante. Der Abschnitt ist ebenfalls linear und hat eine variable Länge.
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Ausgehend von der idealisierten Kante kann ein Filter z. B. vektoriell bestimmt werden. Der Filterverlauf ist beispielsweise mathematisch durch die Formel (1) beschreibbar.
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Durch diesen Filterverlauf des Filters 12 mit der linearen Approximation der Kante 12k reduziert das komplette Gebilde die Rauschleistung reziprok zur Anzahl der beteiligten Pixel. Diese sind in durch Sternchen markiert. In diesem Fall wird die Rauschvarianz um den Faktor 14 reduziert.
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Bezug nehmend auf den Filter sei angemerkt, dass dieser, wie insbesondere aus 1c hervorgeht, nullsymmetrisch ist, was deshalb vorteilhaft ist, weil es keine konstanten Anteile zeigt. Weiterhin ist seine erste Norm identisch 1 (Formel 1), um die Grauwertpegel nicht zu beeinflussen.
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Das bidirektionale Anwenden des Filters 12 auf das Kantenbild 5 entspricht im Wesentlichen der Berechnung der lokalen Kreuzkorrelation zwischen dem gespiegelten Kantenmuster 12k und der Schnittlinie. Das Ergebnis einer solchen Filterung entlang einer Spalte oder einer Zeile ist in 1d illustriert.
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1e zeigt das Ergebnis der nullphasigen bidirektionalen Schnittlinienfilterung. Hierbei wird von dem verrauschten Bild des Zylinders mit der breiten Kante aus 5e bzw. der Zeile aus 1d ausgegangen, wobei eben der Kantenfilter 12 aus 1c zur Anwendung kommt 1e zeigt eine Bildzeile mit zwei Kanten 5k1 und 5k2. Außer dem hier in 1e dargestellte Ergebnis der Filterung für eine Zeile beziehungsweise eine Spalte ist zu erkennen, dass es zwei Nulldurchgänge gibt. Der Nulldurchgang 14a markiert die Mitte der aufsteigenden Kante (vgl. 5k1 in 1d), während der Nulldurchgang 14b den Nulldurchgang der absteigenden Kante (vgl. 5k2 in 1d) markiert. Beide Nulldurchgänge 14a und 14b entstehen erst nach dem zweiten Filterdurchgang (vgl. Schritt 120). Wie weiter zu erkennen ist, ist die Rauschvarianz um den Faktor der Kantenlänge reduziert. Der Filterverlauf ist nullphasig, also es kommt hinsichtlich der Kantendetektion zu keiner Pixelverschiebung. Die jeweilige Kantendetektion muss nicht mehr unsicher über die Extremwerte stattfinden, da sich die Kantenmitte alleine aus den Nulldurchgängen 14a und 14b ergibt.
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In anderen Worten kann das Verfahren dadurch zusammengefasst werden, dass in einem ersten Filterdurchgang aus Bild 5 der Verlauf in 1f entsteht, also in Kantenmitte liegen Extremwerte. Da diese schwer zu detektieren sind, folgt invers auf das bereits einmal gefilterte Bild ein zweiter Filterdurchgang in der inversen Richtung. Nach zweitem Filterdurchgang entsteht das Bild 1e. Hier markiert ein Nulldurchgang 14a bzw. 14b die Kantenmitte.
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Dass es vorteilhaft ist, die Filterung bidirektional, d. h. also in eine erste Richtung und eine inverse Richtung durchzuführen, wird im Hinblick auf 1f klar.
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1f zeigt eine Zeile/Spalte nach einer einseitigen Filterung entlang der Zeile/Spalte. Der Nulldurchgang 14n markiert die die Mitte zwischen den beiden Kanten im Bild 5e. Zu beachten ist die Verschiebung um die Kantenlänge. Hintergrund hierzu ist, dass das negative Minimum 14min die Mitte der positiven Kante markiert, während das positive Maximum 14max die Mitte der negativen Kante markiert. Dieser Effekt wird eben durch die bidirektionale Filterung, wie aus 1d hervorgeht, eliminiert und so zuverlässig ohne Einfluss des Rauschpegels eine Detektion ermöglicht.
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Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen sind zusätzlich die Informationen über den Gradienten der Kante vorhanden. Diese können ausgehend von den Nulldurchgängen 14a und 14b beziehungsweise 14n sowie den Extremwerten 14max und 14min analysiert werden.
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Dieses Flanken-basierte Verfahren ausgehend von der nullphasigen bidirektionalen Schnittlinienfilterung kann weiterverbessert werden, indem das Bild 5 aus unterschiedlichen Rotationswinkeln mehrfach bidirektional gefiltert wird. Hierzu weist dann das Verfahren 100 den Schritt 130 des Rotierens auf, wobei die Schritte 110 und 120 für die rotierte Version des Bildes 5' wiederholt werden. Durch diese Rotation in dem Schritt 130 kann das Verfahren hinsichtlich Richtungsunabhängigkeit erweitert werden. Hierzu erfolgt eine Veränderung der relativen Drehung der Schnittlinie und des Kantenmusters. Dies kann beispielsweise im rechentechnisch effektiven Sinne dadurch geschehen, dass man immer z. B. entlang der Bildmatrix-Spalten filtert, das Bild vorher aber immer um den vordefinierten Winkel, z. B. 30° oder allgemein 15–45° dreht. Hierbei ist es sinnvoll, diese Rotation in konstanten Winkelschritten zu wiederholen, bis das Bild um 180° beziehungsweise um 360° gedreht ist. Bezüglich dieser omnidirektionalen Variante sei auf 4 hingewiesen. 4 zeigt das Originalbild 5 und eine um 30° gedrehte Variante 5' für die anschließende Filterung entlang der Spalte. Bei diesem Beispiel sind für eine bessere Darstellung die Grauwerte logarithmiert. Die oben erläuterten Schritte 110 und 120 werden unverändert durchgeführt, d. h. also, dass die Bildmatrix nach wie vor spaltenweise für das gedrehte Bild gefiltert wird.
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Ein weiteres Ausführungsbeispiel bezieht sich auf eine Vorrichtung zur Kantendetektion. Die Vorrichtung 10 umfasst einen Filterprozessor 11, der ausgebildet ist, die oben erläuterten Filtervorgänge 110 und 120 durchzuführen. Dieser Filterprozessor 11 kann beispielsweise als CPU oder bevorzugt als FPGA (frei programmierbares Array) implementiert sein. Hierzu lädt der Filterprozessor 11 den Filter 12 ein und filtert die Bildmatrix des Bildes 5 entsprechend.
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Entsprechend weiteren Ausführungsbeispielen kann auch die Vorrichtung 10 ausgebildet sein, die omnidirektionale Filterung vorzunehmen und umfasst deshalb einen optimalen Bildrotierer 22. Dieser rotiert das Bild 5 entsprechend den vorgegebenen Werten und gibt dieses dann an den Filterprozessor 11 aus.
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Entsprechend einem zusätzlichen Ausführungsbeispiel kann die Vorrichtung 10 auch noch einen Nulldurchgangsdetektor 24 umfassen, der ausgebildet ist, die jeweiligen Nulldurchgänge in den bidirektional gefilterten Bildmatrizen beziehungsweise rotierten Bildmatrizen zu detektieren, um so die Kante zu lokalisieren. Das ausgegebene Ergebnis stellt im Wesentlichen die Koordinate der detektierten Kantenpunkte dar.
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Ein wesentlicher Vorteil dieser Vorrichtung 10 beziehungsweise des Verfahrens 100 gegenüber der bisherigen Kantendetektion besteht darin, dass unabhängig von der tatsächlichen Breite der Kante, vom Rauschen und vom Grauwert jeweils ein einziger Punkt (Pixel) in der Mitte der Kante eindeutig als Detektionsergebnis angezeigt wird.
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Ein wesentlicher Vorteil der Erfindung im Vergleich zu bisher bekannten Kantendetektoren besteht darin, dass unabhängig von der tatsächlichen Breite der Kante, vom Rauschen und vom GW jeweils ein einziger Punkt (Pixel) in der Mitte der Kante eindeutig als Detektionsergebnis angezeigt wird. Damit wird der Nachteil der bisherigen Verfahren, dass der maximale Gradient nicht an einem markanten Punkt der Kante (Mitte, obere/untere Ecke) fixiert ist, behoben. Unabhängig vom pixelweisen Verlauf des Kantengradienten wird immer die Kantenmitte detektiert. Dadurch werden stochastisch bedingte Schwankungen weitgehend reduziert.
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Dieses Verfahren benötigt im Vorfeld keine Rauschreduktion wie z. B. der Canny-Edge-Detektor einen Gauß-Tiefpass, da die Musterkante von sich aus das Rauschen stark reduziert (stärker als vergleichbare Kantenoperatoren beziehungsweise Glättungsfilter). Weiterhin sind auch nachgelagerte iterative Methoden wie z. B. das NMS (Non-Maximum-Suppression) nicht mehr nötig, da die Kantenmitte eindeutig detektiert wird. Da die Kantenmitte im Bereich der reellen Zahlen ermittelt wird, ist theoretisch eine unendlich gute Auflösung erreichbar. Diese wird im praktischen Einsatz dazu genutzt, die Kantenmitte im Subpixelbereich mit gewünschter Auflösung zur ermitteln, um die geforderte Genauigkeit zu erzielen.
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Der Ansatz besitzt hinsichtlich der kalkulierbaren Rechenzeit wesentliche Vorteile im Vergleich zu bisherigen adaptiven beziehungsweise iterativen Verfahren: Die Rechenzeit lässt sich vorab exakt kalkulieren, da die Filterung einer diskreten Faltung mit einem FIR-Filter entspricht. Die Detektion der Nulldurchgänge erfolgt ebenfalls durch kalkulierbare Anzahl von arithmetischen Operationen. Man kann vorab die benötigte Rechenzeit beziehungsweise Rechenleistung exakt bestimmen und danach das Zeitregime der Bildverarbeitung dimensionieren. Hinzu kommt, dass praktisch alle Schritte des beschriebenen Verfahrens parallelisierbar sind, so dass im Sinne einer effizienten Verarbeitung parallele Technologie (FPGA) oder zumindest eine quasi-parallele Technik (GPU) eingesetzt werden können.
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Bezug nehmend auf 2a–c wird die oben erläuterte Kantendetektion anhand eines konkreten Beispiels illustriert. 2a zeigt ein Bild 5x eines Auges mit einer Pupille 5p, wobei die Pupillenkante detektiert werden soll. Dieses Originalbild aus 2a wird mit dem in 1c erläuterten Kantenmuster gefiltert. Das Filterergebnis ist in 2b illustriert. Hier sind dann die entsprechenden Filterwerte an derselben Bildmatrix aufgetragen, wobei die Übergänge zwischen Schwarz-Weiß den Nulldurchgang und damit die gesuchten Kanten darstellen. Die Grauwerte in dieser Darstellung repräsentieren den Gradientenpegel vor und nach dem Nulldurchgang. Daher ist diese Darstellung vergleichbar mit einem Hochpass-gefilterten Bild oder einem Bild nach Anwendung der oben genannten Operatoren für Gradientensuche.
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In 2c zeigt dann das Originalbild überlagert mit Pixeln der Kantendetektion (helle Punkte) nach wiederholter Nutzung (vgl. Schritt 120) des Kantenmusters aus 1c. Wie hier deutlich zu erkennen ist, kann die Pupille nun einfach anhand der Kante 5pk detektiert werden.
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3a–c illustriert die Nutzung des oben erläuterten Ansatzes für den verrauschten Zylinder aus 5e.
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3a zeigt den mit dem Kantenmuster aus 1c bidirektional gefilterten verrauschten Zylinder aus 5e in einer dreidimensionalen Darstellung. Wie zu erkennen ist, ist das Rauschen weitestgehend unterdrückt, da die Nulldurchgänge in der Mitte der Kanten liegen und nicht pixelweise verschoben sind.
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3b illustriert eine binäre Darstellung der Kantendetektion mit dem Kantenmuster aus 1c. Der Kreis in der Bildmitte zeigt die Mitte der Originalkante an. Das Rauschen um die detektierte Kante lässt sich mit diversen bekannten Mitteln optional beseitigen. 3c illustriert einen Ausschnitt des Bildes aus 3b. Die detektierte Kante ist durch einzelne Pixel exakt in ihrer Mitte angezeigt. An Stellen mit zwei Pixeln reicht die diskretisierende Bildmatrix nicht aus und lässt sich durch Subpixel-Erweiterung beziehungsweise reelle Zahlendarstellung auf genau einen Punkt berechnen beziehungsweise darstellen. Insofern kann entsprechend einem weiteren Ausführungsbeispiel die Bildmatrix durch Pixel-Erweiterung erweitert werden.
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Das angemeldete Verfahren ist überall dort einsetzbar, wo Mustererkennung in Bildern oder Grafiken benötigt wird: Videobasierte Personenidentifikation, Verkehrszeichenerkennung, Raum- und Verkehrsüberwachung, Robotik, autonomes Fahren, Assistenzsysteme, Medizintechnik, Kommunikationssysteme, Medientechnik, Werbewirtschaft, Psychologie und Soziologie.
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An dieser Stelle sei bezüglich dem Terminus Kantenfilter angemerkt, dass man aus Sicht der konventionellen Filtertheorie, in der man spektrale Filter definiert (Hoch-, Tief- und Bandpass sowie Bandsperre), hier eigentlich nicht über Filter sprechen kann. In der digitalen Welt wird als Filter jede Struktur bezeichnet, die eine Systemfunktion (Impulsantwort) besitzt. Hieraus rührt die Bezeichnung Kantenfilter her. Entsprechend bevorzugten Ausführungsbeispielen erfolgt die Kantenfilterung durch Berechnung der Kreuzkorrelation zwischen der Musterkante und dem Bild. Da aber diese praktisch durch gespiegelte Filterung berechnet wird, passt der Begriff Kantenfilter am besten.
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Obwohl manche Aspekte im Zusammenhang mit einer Vorrichtung beschrieben wurden, versteht es sich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, sodass ein Block oder ein Bauelement einer Vorrichtung auch als ein entsprechender Verfahrensschritt oder als ein Merkmal eines Verfahrensschrittes zu verstehen ist. Analog dazu stellen Aspekte, die im Zusammenhang mit einem oder als ein Verfahrensschritt beschrieben wurden, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Details oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar. Einige oder alle der Verfahrensschritte können durch einen Hardware-Apparat (oder unter Verwendung eines Hardware-Apparats), wie zum Beispiel einen Mikroprozessor, einen programmierbaren Computer oder eine elektronische Schaltung ausgeführt werden. Bei einigen Ausführungsbeispielen können einige oder mehrere der wichtigsten Verfahrensschritte durch einen solchen Apparat ausgeführt werden.
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Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenwirken können oder zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird. Deshalb kann das digitale Speichermedium computerlesbar sein.
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Manche Ausführungsbeispiele gemäß der Erfindung umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird.
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Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode implementiert sein, wobei der Programmcode dahin gehend wirksam ist, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer abläuft.
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Der Programmcode kann beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert sein.
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Andere Ausführungsbeispiele umfassen das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren, wobei das Computerprogramm auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichert ist.
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Mit anderen Worten ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens somit ein Computerprogramm, das einen Programmcode zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufweist, wenn das Computerprogramm auf einem Computer abläuft Ein weiteres Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Verfahren ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist.
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Ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens ist somit ein Datenstrom oder eine Sequenz von Signalen, der bzw. die das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt bzw. darstellen. Der Datenstrom oder die Sequenz von Signalen kann bzw. können beispielsweise dahin gehend konfiguriert sein, über eine Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet, transferiert zu werden.
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Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst eine Verarbeitungseinrichtung, beispielsweise einen Computer oder ein programmierbares Logikbauelement, die dahin gehend konfiguriert oder angepasst ist, eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen.
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Ein weiteres Ausführungsbeispiel umfasst einen Computer, auf dem das Computerprogramm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren installiert ist.
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Ein weiteres Ausführungsbeispiel gemäß der Erfindung umfasst eine Vorrichtung oder ein System, die bzw. das ausgelegt ist, um ein Computerprogramm zur Durchführung zumindest eines der hierin beschriebenen Verfahren zu einem Empfänger zu übertragen. Die Übertragung kann beispielsweise elektronisch oder optisch erfolgen. Der Empfänger kann beispielsweise ein Computer, ein Mobilgerät, ein Speichergerät oder eine ähnliche Vorrichtung sein. Die Vorrichtung oder das System kann beispielsweise einen Datei-Server zur Übertragung des Computerprogramms zu dem Empfänger umfassen.
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Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein programmierbares Logikbauelement (beispielsweise ein feldprogrammierbares Gatterarray, ein FPGA) dazu verwendet werden, manche oder alle Funktionalitäten der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Bei manchen Ausführungsbeispielen kann ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikroprozessor zusammenwirken, um eines der hierin beschriebenen Verfahren durchzuführen. Allgemein werden die Verfahren bei einigen Ausführungsbeispielen seitens einer beliebigen Hardwarevorrichtung durchgeführt. Diese kann eine universell einsetzbare Hardware wie ein Computerprozessor (CPU) sein oder für das Verfahren spezifische Hardware, wie beispielsweise ein ASIC.
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Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin präsentiert wurden, beschränkt sei.
