DE60114300T2

DE60114300T2 - Bildsignalcharakterisierung

Info

Publication number: DE60114300T2
Application number: DE60114300T
Authority: DE
Inventors: Hyun-doo Seongnam-city Shin; Yang-lim Seongnam-si Choi
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 2000-05-31
Filing date: 2001-03-29
Publication date: 2006-07-20
Anticipated expiration: 2021-03-30
Also published as: JP2002112071A; DE60114300D1; CN1326166A; EP1162829A3; EP1162829B1; JP3636673B2; CN1241396C; EP1162829A2

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht auf ein Verfahren zum Charakterisieren eines Bildsignals und auf eine Vorrichtung dafür.
Um ein Bild von einem anderen Bild zu unterscheiden, wird es als wichtig erachtet, einem kohärenten Muster Aufmerksamkeit zu schenken oder es wahrzunehmen. Dies wird als sehr wichtig zu Zwecken wie beispielsweise Speichern, Sortieren und Aufsuchen von Bildern für eine Bilderkennung und eine Bildmanipulation erachtet. Auch kann dies ein entscheidendes Element beim Erhalten einer besseren Funktionsweise auf dem Gebiet einer Musteranpassung unter Verwendung von Aufbau-Merkmalen sein.
Grobe Pixelwerte können vertikal oder horizontal zum Extrahieren eines eigentümlichen Musters innerhalb von Bild-Daten projiziert werden. Wenn ein sich wiederholendes Muster in einem Bild enthalten ist, wird das Muster definitiv innerhalb des projizierten Bilds angezeigt. Ein Autokorrelationsverfahren kann bei dem sich ergebenden, projizierten Bild angewandt werden und periodische Charakteristika können identifiziert oder vergrößert werden. Allerdings besitzt eine Musterwiederholung, die innerhalb des projizierten Bilds vorgefunden wird, keine feine Periode allgemein aufgrund einer Kombination von anderen, sich wiederholenden Mustern und von Rauschen.
Ein herkömmliches Verfahren zum Verringern eines Rauschens unter Verwendung eines automatisierten Periodik-Muster-Zählmechanismus kann teilweise das Problem lösen. Allerdings ist, falls das Rauschen entfernt ist, ein Problem dahingehend vorhanden, dass die Musterwiederholung des Bilds geändert wird.
Ein Verfahren zum Erzeugen eines charakterisierenden Signals für ein Bildsignal gemäß der vorliegenden Erfindung ist gekennzeichnet durch:

(a) Projizieren von Pixel-Daten eines Bildsignals entlang einer vorbestimmten Achse;
(b) Berechnen eines Muster-Quantifizierungswerts für die projizierten Pixel-Daten und Zerlegen der projizierten Bild-Daten;
(c) wiederholte Rauschbereinigung in Bezug auf die zerlegten Daten unter Verwendung eines Schwellwerts, Berechnen eines neuen Muster-Quantifizierungswerts für die rauschbereinigten Daten und Erhöhen des Rauschbereinigungs-Schwellwerts, bis der Quantifizierungswert nicht derselbe für zwei aufeinanderfolgende Iterationen ist; und
(d) Erzeugen eines Muster-Wiederholbarkeits-Charakterisierungssignals für das Bildsignal unter Verwendung des vorletzten Muster-Quantifizierungswerts und des Schwellwerts, wobei die Zerlegung in einer Wavelet-Basis vorliegt und die zerlegten Daten das gemittelte Summenergebnis der Zerlegung sind.

Vorzugsweise weist Schritt (b) ein wiederholtes Zerlegen der projizierten Pixel-Daten nach unten ein Niveau und Berechnen eines neuen Muster-Quantifizierungswerts, bis sich der neue Muster-Quantifizierungswert von dem vorherigen Muster-Quantifizierungswert unterscheidet, und der vorletzte Quantifizierungswert, erhalten im Schritt (b), als ein Anfangs-Quantifizierungswert im Schritt (c) verwendet wird; und die Zerlegungen in einer Wavelet-Basis vorliegen und das gemittelte Summenergebnis jeder der wiederholten Zerlegungen die projizierten Pixel-Daten für die nächste Iteration bildet; auf.
Vorzugsweise basiert das Charakterisierungssignal auf dem vorletzten Quantifizierungswert und dem Schwellwert.
Eine Bildsignal-Charakterisierungsvorrichtung, die eine Bildsignal-Eingabe, eine Charakterisierungs-Signalausgabe und eine Verarbeitungseinrichtung aufweist, ist dadurch gekennzeichnet, dass die Verarbeitungseinrichtung so programmiert ist, um ein Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung an einem Signal, aufgenommen an der Signaleingabe, und eine Ausgabe des sich ergebenden Charakterisierungssignals an der Signalausgabe durchzuführen.
Ein Verfahren eines Gruppierens von Bildern, die ähnliche Aufbau-Charakteristika besitzen, innerhalb einer Bilddatenbank, in der eine Mehrzahl von Bildern gespeichert ist, gemäß der Erfindung weist auf:
Durchführung eines Charakterisierungssignal-Erzeugungsverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung an einer Mehrzahl von Bildsignalen, und
Gruppieren der Bilder entsprechend deren jeweiligen Charakterisierungssignalen.
Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden nun, anhand eines Beispiels, unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:
1 zeigt ein Flussdiagramm, das die Hauptschritte eines ersten Verfahrens einer Beschreibung einer Musterwiederholung eines Bilds gemäß der vorliegenden Erfindung darstellt; und
2 zeigt ein Flussdiagramm, das die Hauptschritte eines zweiten Verfahrens einer Beschreibung einer Musterwiederholung eines Bilds gemäß der vorliegenden Erfindung darstellt.
Wie 1 zeigt, wird zuerst ein Bild auf einer vorbestimmten Achse, die eine vorbestimmte Richtung besitzt, projiziert (Schritt 102). Ein Muster-Quantifizierungswert des projizierten Bilds wird berechnet (Schritt 103). Es ist möglich, ein allgemein bekanntes, automatisiertes Schema, wie beispielsweise einen Zählalgorithmus oder die Berechnung des Quantifizierungswerts durch das bloße Auge, zu verwenden, so dass ein Quantifizierungswert, bestimmt auf der Basis der Muster-Wiederholungsperiode, erhalten wird. Nachfolgend wird der Quantifizierungswert als „P" angegeben.
Nun wird das projizierte Bild nach unten ein Niveau zerlegt (Schritt 104). Hierbei kann die Zerlegung auf der Basis einer diskreten Wavelet-Transformation durchgeführt werden. Da die Wavelet-Transformation als ein Schritt einer Rauschbeseitigung wirkt, wird eine Niederfrequenz-Komponente von dem projizierten Bild durch die Wavelet-Transformation extrahiert. Zum Beispiel können, falls die Länge von Merkmal-Vektoren A, die eine Projektion anzeigen, 2ⁿ ist, die jeweiligen Merkmal-Vektoren in n Niveaus zerlegt werden. Das bedeutet, dass die Merkmal-Vektoren A dargestellt werden können durch A = (α1, α2, α3, ..., α2 n) (1)
Auch können die Merkmal-Vektoren A in eine gemittelte Summe A ¹ und eine gemittelte Differenz D ¹ zerlegt werden. Das bedeutet, dass sie als A = A ¹ + D ¹ umgeschrieben werden kann.
Auch sind, wenn L die Länge eines Trägers eines Wavelet, der verwendet ist, ist, die Basisvektoren V 1 / 1 innerhalb eines Skalierungsraums V 11 = (0, 0, 0, ..., α1, α2, ..., αL, 0, ..., 0) (2)und Basisvektoren W 1 / 1 innerhalb eines Wavelet-Raums, kombiniert mit dem Skalierungsraum, sind V 11 = (0, 0, 0, ..., β1, β2, ..., αL, 0, ..., 0) (3)wobei die gemittelte Summe A ¹ die Summe und die gemittelte Differenz D ¹ jeweils dargestellt werden können durch
Um eine bestimmte Periodizität beizubehalten, sollten die Basisvektoren herum zu dem Start gewickelt werden. Das bedeutet, dass die Zahl von Null'en, um von links in jedem der Vektoren platziert zu werden, durch einen Zusatz i so bestimmt wird, um 2i zu sein.
Dabei existiert eine Beziehung zwischen αs und βs, was die Benutzung von Termen der gemittelten Summe und der gemittelten Differenz bei einem Skalierungs-Koeffizienten und einem Wavelet-Koeffizienten jeweils äußerst geeignet macht. Zum Beispiel ist die Beziehung das Folgende: β_i = –1^t+1α_L+1-i.
Dann kann, unter Verwendung der folgenden Formeln
eine darauf folgende Zerlegung an der vorherigen, gemittelten Summe vorgenommen werden. Aufgrund der Art der Berechnung zum Zerlegen in die gemittelte Summe und die gemittelte Differenz würden, in der gemittelten Summe, nahezu alle wesentlichen Informationen zum Beschreiben von originalen Merkmal-Vektoren erhalten werden, wogegen in der gemittelten Differenz die Merkmal-Vektorbereiche, die zu hoch änderbaren Bereichen gehören, erhalten werden würden. In dieser bevorzugten Ausführungsform wird ein Beispiel, in dem ein Bild nach unten ein Niveau zerlegt wird, um allgemein ein Rauschen zu beseitigen, beschrieben.
Als nächstes wird eine Rauschbeseitigung von den erhaltenen Daten, die zerlegt sind, unter Verwendung eines vorbestimmten Schwellwert-Werts durchgeführt (Schritt 106) und ein Muster-Quantifizierungswert für die rauschbereinigten Daten wird berechnet (Schritt 108).
Es wird bestimmt, ob der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem momentanen Quantifizierungswert ist (Schritt 110). Der Fall, bei dem der vorherige Quantifizierungswert identisch zu dem momentanen Quantifizierungswert ist, bedeutet, dass sich die Musterregelmäßigkeit nicht geändert hat und sogar beibehalten worden ist, obwohl die Daten unter Verwendung des entsprechenden Schwellwert-Werts rauschbereinigt worden sind. Allerdings bedeutet der Fall, bei dem der vorherige Muster-Quantifizierungswert unterschiedlich gegenüber dem momentanen Quantifizierungswert ist, dass sich eine Musterregelmäßigkeit änderte, wenn die Daten unter Verwendung des entsprechenden Schwellwert-Werts im Rauschen bereinigt wurden.
Deshalb wird, falls der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem momentanen Muster-Quantifizierungswert ist, der Schwellwert-Wert erhöht (Schritt 112), um Schritt 106 durchzuführen. Falls der vorherige Muster-Quantifizierungswert nicht identisch zu dem momentanen Muster-Quantifizierungswert ist, wird der vorherige Muster-Quantifizierungswert als ein Endmuster-Quantifizierungswert bestimmt (Schritt 114). Nun wird die Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds auf der Basis des Muster-Quantifizierungswerts, erhalten im Schritt 114, und des Schwellwert-Werts beschrieben (Schritt 116). Der Quantifizierungswert und der Schwellwert sind als Zahlen angezeigt, und es ist möglich, die Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds, ausgedrückt unter Verwendung der Nummern, zu beschreiben. Auch wird, gemäß dem Verfahren eines Beschreibens einer Muster-Wiederholungsfähigkeit eines Bilds, das Bild effektiv von Rauschen beseitigt, so dass die Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds effektiv beschrieben werden kann.
Entsprechend dem die Muster-Wiederholungsfähigkeit beschreibenden Verfahren werden Informationen über die Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds extrahiert und eine Rauschbeseitigung wird in Bezug auf die extrahierte Muster-Wiederholungsfähigkeit durchgeführt, so dass das originale Bild effektiv ohne Beschädigen der Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds von Rauschen beseitigt werden kann. Auch wird eine definitere Muster-Wiederholungsfähigkeit durch eine Rauschbeseitigung erhalten, und die Bilder, die periodische Muster haben, können im Detail klassifiziert werden und durch Indexieren unter Verwendung des Quantifizierungswerts, entschieden auf der Basis der Muster-Wiederholungsfähigkeit des erhaltenen Bilds, gespeichert werden.
In der vorstehend beschriebenen, ersten, bevorzugten Ausführungsform wird ein Beispiel, in dem ein Bild nach unten ein Niveau zerlegt wird, beschrieben. Allerdings ist es möglich, ein Bild nach unten in eine Mehrzahl von Niveaus zu zerlegen.
Wie 2 zeigt, wird, zuerst, ein Bild auf eine Achse projiziert, die eine vorbestimmte Richtung besitzt (Schritt 202). Ein Muster-Quantifizierungswert des projizierten Bilds wird berechnet (Schritt 204). Es ist möglich, ein automatisiertes Schema, wie beispielsweise einen Ziffer-Algorithmus, oder für die Berechnung des Quantifizierungswerts durch das bloße Auge, zu verwenden, so dass ein Quantifizierungswert, entschieden auf der Basis der Wiederholbarkeit-Periode des Musters, erhalten wird. Nachfolgend wird der Quantifizierungswert mit P angezeigt.
Nun wird das projizierte Bild ein Niveau nach unten zerlegt (Schritt 206) und der Quantifizierungswert der zerlegten Ergebnis-Daten wird berechnet (Schritt 208). Als nächstes wird bestimmt, ob der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegung ist (Schritt 210).
Der Fall, in dem der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegung ist, bedeutet, dass sich die Musterregelmäßigkeit nicht geändert hat, obwohl das zerlegte Bild im Rauschen bereinigt worden ist. Allerdings hat sich in dem Fall, in dem der vorherige Muster-Quantifizierungswert nicht identisch zu dem Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegungseinrichtung ist, die Musterregelmäßigkeit aufgrund der Rauschbeseitigung des zerlegten Bilds geändert.
Deshalb wird, wenn der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegung ist, Schritt 206 durchgeführt, so dass die Ergebnis-Daten nach unten ein Niveau zerlegt werden, und der Muster-Quantifizierungswert der zerlegten Daten wird berechnet (Schritt 208), um zu bestimmen, ob der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegung ist (Schritt 210). Wenn allerdings der vorherige Muster-Quantifizierungswert nicht identisch zu dem Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegung ist, wird ein vorheriges Niveau als ein Endniveau bestimmt (Schritt 212). Dadurch wird die Zerlegung bis zu dem Niveau durchgeführt, an dem der vorherige Muster- Quantifizierungswert und der Muster-Quantifizierungswert nach der Zerlegung so erhalten werden wie sie sind.
Nun werden die Daten des Niveaus, bestimmt im Schritt 212, einer Rauschbeseitigung unter Verwendung eines vorbestimmten Schwellwerts unterworfen (Schritt 214). Als nächstes wird der Muster-Quantifizierungswert der von Rauschen beseitigten Daten berechnet (Schritt 212) und es wird bestimmt, ob der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem momentanen Muster-Quantifizierungswert ist (Schritt 218).
Falls bestimmt ist, dass der vorherige Muster-Quantifizierungswert nicht identisch zu dem momentanen Muster-Quantifizierungswert ist, wird der vorherige Muster-Quantifizierungswert dahingehend bestimmt, dass er der Endmuster-Quantifizierungswert ist (Schritt 222). Falls bestimmt ist, dass der vorherige Muster-Quantifizierungswert identisch zu dem momentanen Muster-Quantifizierungswert ist, wird der Schwellwert erhöht (Schritt 220) und die Schritte 214, 216 und 218 werden wiederholt durchgeführt, so dass das Bild von Rauschen bereinigt wird, bis zu dem Schwellwert, an dem der momentane Muster-Quantifizierungswert und derjenige des bisherigen Muster-Quantifizierungswerts so erhalten werden wie sie sind. Nun wird die Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds auf der Basis der Niveau-Zahl, des Muster-Quantifizierungswerts und des Schwellwerts beschrieben (Schritt 224).
Gemäß dem die Muster-Wiederholungsfähigkeit beschreibenden Verfahren der vorliegenden Erfindung werden Informationen über die Muster-Wiederholungsfähigkeit innerhalb des Bilds extrahiert und die Rauschbeseitigung wird unter Bezugnahme auf die Informationen über die extrahierte Muster-Wiederholungsfähigkeit durchgeführt, so dass das Bild effektiv ohne Beschädigen der Muster-Wiederholungsfähigkeit innerhalb des originalen Bilds von Rauschen bereinigt wird. Es wird demzufolge eine definitere Muster-Wiederholungsfähigkeit durch Rauschbeseitigung erhalten, und die Bilder, die die Muster haben, können im Detail klassifiziert und durch Indexieren unter Verwendung des Quantifizierungswerts, entschieden auf der Basis der Muster-Wiederholungsfähigkeit des erhaltenen Bilds, gespeichert werden.
Auch kann das Verfahren eines Beschreibens einer Muster-Wiederholungsfähigkeit eines Bilds bei Bild-Indexierverfahren und beim Gruppieren der Bilder, die ähnliche Aufbau-Merkmale haben, innerhalb einer Bilddatenbank, in der eine Mehrzahl von Bildern gespeichert ist, angewandt werden.
Gemäß dem Verfahren eines Gruppierens von Bildern, wie dies in dem Verfahren eines Beschreibens einer Muster-Wiederholungsfähigkeit eines Bilds gemäß der ersten, bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben ist, wird der Schwellwert-Wert erhöht, bis der Muster-Quantifizierungswert erhalten ist, und die zerlegten Daten werden im Rauschen bereinigt. Die Muster-Wiederholungsfähigkeit-Vektoren, umfassend den Muster-Quantifizierungswert der rauschbereinigten Daten, und der Schwellwert, verwendet für eine Rauschbeseitigung, sind als Muster-Wiederholungsfähigkeit-Deskriptoren der Bilder ausgelegt. Es ist möglich, Bilder zu gruppieren, die ähnliche Aufbau-Charakteristika haben, und zwar unter Verwendung des Muster-Wiederholungsfähigkeit-Deskriptors des Bilds.
Auch wird, gemäß dem Verfahren eines Gruppierens von Bildern, wie es in dem Verfahren eines Beschreibens einer Muster-Wiederholungsfähigkeit eines Bilds gemäß der zweiten, bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben ist, die Zerlegung bis zu dem Niveau durchgeführt, an dem der vorherige Muster-Quantifizierungswert und der Muster-Quantifizierungswert nach dem Zerlegen so erhalten wie sie sind, so dass das Bild von Rauschen bereinigt wird, und die Niveau-Zahl der rauschbereinigten Daten, der Muster-Quantifizierungswert und der Schwellwert, verwendet für eine Rauschbereinigung, werden als der Muster-Wiederholungsfähigkeit-Deskriptor des Bilds bestimmt. Es ist möglich, Bilder zu gruppieren, die ähnliche Aufbau-Charakteristika haben, unter Verwendung des Muster-Wiederholungsfähigkeit-Deskriptors des Bilds.
Gemäß den Verfahren eines Gruppierens von Bildern, die vorstehend beschrieben sind, wird das Gruppieren unter Verwendung der Wiederholungsfähigkeit des effektiv rauschbereinigten Musters durchgeführt, so dass die Funktionsweise der Gruppierung erhöht werden kann.
Das Verfahren eines Beschreibens einer Muster-Wiederholungsfähigkeit eines Bilds gemäß der vorliegenden Erfindung kann als ein Programm, ausgeführt auf einem Personal- oder Server-Computer, geschrieben werden. Programm-Code und Code-Segmente, die das Programm bilden, können einfach durch Computer-Programmierer auf dem betreffenden Fachgebiet vorgenommen werden. Auch kann das Programm in mittels Computer lesbaren Aufzeichnungsmedien gespeichert sein. Die Aufzeichnungsmedien können magnetische Aufzeichnungsmedien oder optische Aufzeichnungsmedien sein. Das Pro gramm kann auch als ein elektrisches oder ein elektromagnetisches Signal übertragen werden.
Das die Muster-Wiederholungsfähigkeit beschreibende Verfahren extrahiert Informationen über die Muster-Wiederholungsfähigkeit des Bilds und führt eine Rauschbereinigung unter Bezugnahme auf die Informationen über die Wiederholungsfähigkeit des extrahierten Musters durch, um effektiv das originale Bild ohne Beschädigen der Muster-Wiederholungsfähigkeit des originalen Bilds vom Rauschen zu bereinigen. Auch kann eine definitere Muster-Wiederholungsfähigkeit durch die Rauschbereinigung erhalten werden. Hierdurch können Bilder, die Muster haben, im Detail klassifiziert werden und durch Indexieren unter Verwendung eines exakten Quantifizierungswerts, entschieden auf der Basis einer definiteren Muster-Wiederholungsfähigkeit, wenn ein allgemein bekanntes Indexier-Schema angewandt wird, gespeichert werden.
Eine Maschine zum Charakterisieren von Bildern weist einen Eingang zum Aufnehmen von Bildsignalen von einer Quelle davon, einen Prozessor zum Verarbeiten von aufgenommenen Bildsignalen und einen Ausgang zum Ausgeben von Bild-Charakterisierungssignalen auf. Der Prozessor ist so programmiert, um eines der vorstehend beschriebenen Verfahren in Bezug auf Eingangs-Bildsignale und Ausgeben der sich ergebenden, charakterisierenden Signale über den Ausgang durchzuführen. Die Bildsignale können durch eine Kamera erzeugt sein.

Claims

Verfahren zum Erzeugen eines charakterisierenden Signals für ein Bildsignal, wobei das Verfahren gekennzeichnet ist durch: (a) Projizieren von Pixel-Daten eines Bildsignals entlang einer vorbestimmten Achse; (b) Berechnen eines Muster-Quantifizierungswerts für die projizierten Pixel-Daten und Zerlegen der projizierten Bild-Daten; (c) wiederholte Rauschbereinigung in Bezug auf die zerlegten Daten unter Verwendung eines Schwellwerts, Berechnen eines neuen Muster-Quantifizierungswerts für die rauschbereinigten Daten und Erhöhen des Rauschbereinigungs-Schwellwerts, bis der Quantifizierungswert nicht derselbe für zwei aufeinanderfolgende Iterationen ist; und (d) Erzeugen eines Muster-Wiederholbarkeits-Charakterisierungssignals für das Bildsignal unter Verwendung des vorletzten Muster-Quantifizierungswerts und des Schwellwerts, wobei die Zerlegung in einer Wavelet-Basis vorliegt und die zerlegten Daten das gemittelte Summenergebnis der Zerlegung sind.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei Schritt (b) ein wiederholtes Zerlegen der projizierten Pixel-Daten nach unten ein Niveau und Berechnen eines neuen Muster-Quantifizierungswerts, bis sich der neue Muster-Quantifizierungswert von dem vorherigen Muster-Quantifizierungswert unterscheidet, und der vorletzte Quantifizierungswert, erhalten im Schritt (b), als ein Anfangs-Quantifizierungswert im Schritt (c) verwendet wird, aufweist; und die Zerlegungen in einer Wavelet-Basis vorliegen und das gemittelte Summenergebnis jeder der wiederholten Zerlegungen die projizierten Pixel-Daten für die nächste Iteration bildet.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Charakterisierungssignal auf dem vorletzten Quantifizierungswert und dem Schwellwert basiert.
Bildsignal-Charakterisierungsvorrichtung, die eine Bildsignal-Eingabe, eine Charakterisierungssignal-Ausgabe und eine Verarbeitungseinrichtung aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass die Verarbeitungseinrichtung so programmiert ist, um ein Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3 an einem Signal, aufgenommen an der Signal-Eingabe, und eine Ausgabe des sich ergebenden Charakterisierungssignals an der Signal-Ausgabe durchzuführen.
Verfahren eines Gruppierens von Bildern, die ähnliche Aufbau-Charakteristika besitzen, innerhalb einer Bilddatenbank, in der eine Mehrzahl von Bildern gespeichert ist, wobei das Verfahren aufweist: Durchführen eines Verfahrens gemäß Anspruch 1, 2 oder 3 in Bezug auf eine Mehrzahl von Bildsignalen, und Gruppieren der Bilder entsprechend deren jeweiligen Charakterisierungssignalen.