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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Transformieren
einer Computerdarstellung eines N-dimensionalen ersten Objektes
in ein Computermodell des ersten Objektes.
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Bei
einer weiteren Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung bezieht sich die Erfindung auf ein Kompressionsverfahren
zum Transformieren einer Computerdarstellung eines N-dimensionalen
Objekts in ein Kompressionsmodell des Objektes.
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Bei
einer anderen weitern Ausführungsform
bezieht sich die vorliegende Erfindung auch auf ein Verfahren zum
Dekomprimieren eines komprimierten Videosignals zu einer Computerdarstellung
eines N-dimensionalen Objektes.
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich ebenfalls auf ein Computerprogramm
zum Durchführen
eines Verfahrens zum Transformieren einer Computerdarstellung eines
N-dimensionalen ersten Objektes in ein Computermodell des ersten
Objektes.
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Bei
er weiteren Ausführungsform
bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein Computerprogramm zum
Durchführen
eines Kompressionsverfahrens zum Transformieren einer Computerdarstellung
eis N-dimensionalen Objektes in ein Kompressionsmodell des Objektes.
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Bei
einer weiteren Ausführungsform
bezieht sich die vorliegende Erfindung auch auf ein Computerprogramm
zum Durchführen
eines Verfahrens zum Dekomprimieren eines komprimierten Videosignals
zu einer Computerdarstellung eines N-dimensionalen Objektes.
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auch auf ein Gerät zum Transformieren
einer Computerdarstellung eines N-dimensionalen ersten Objektes
in ein Computermodell des ersten Objektes, wobei das Gerät die nachfolgenden
Elemente aufweist:
- – Erfassungsmittel zum Erfassen
der Computerdarstellung des ersten Objektes;
- – Verarbeitungsmittel
zum Transformieren der Computerdarstellung des ersten Objektes;
und
- – Ausgangsmittel
zum Ausliefern des Computermodells.
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Bei
einer weiteren Ausführungsform
bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein Video-Dekompressionsgerät zum Dekomprimieren
eines komprimierten Videosignals zu einer Computerdarstellung eines
N-dimensionalen Objektes, wobei das Video- Dekompressionsgerät die nachfolgenden Elemente
umfasst:
- – Erfassungsmittel
zum Erfassen des komprimierten Videosignals;
- – Verarbeitungsmittel
zum Erzeugen der Computerdarstellung auf Basis des komprimierten
Videosignals, und
- – Ausgangsmittel
zum Ausliefern der Computerdarstellung.
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auch auf ein mit Hilfe des Computers
auslesbaren Mediums mit einer Datenstruktur mit einem zellularen
Raum zum Darstellen eines digitalisierte N-dimensionalen Objektes.
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Ein
Verfahren zum Transformieren einer Computerdarstellung eines N-dimensionalen ersten
Objektes ist aus dem Buch von M. Ghanbari mit dem Titel: "Video Coding, an
introduction to standard codes", "The Institution of
Electrical Engineers",
1999, ISBN 0 85296 762, Seiten 46–48 bekannt.
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In
dieser Ausführungsform
ist die Computerdarstellung eine digitalisierte Darstellung eines
Satzes von zweidimensionalen Bildern, die Aufzeichnungen von dreidimensionalen
Objekten in einem Raum darstellen, aufgezeichnet durch Projektion
in der Bildebene einer Kamera, zu unterschiedlichen Zeitpunkten.
Die Bilder bestehen aus einer Matrix von Pixelstellen, denen Grauwerte
zugeordnet worden sind.
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In
den meisten Applikationen des bekannten Verfahrens, wie bei einer
digitalen Fernsehübertragung oder
-aufzeichnung auf einer DVD-Disk, werden feste Blöcke mit
Pixeln in ein Computermodell transformiert, und zwar entsprechend
einem kleinen adaptiven Muster. Ein Beispiel einer Applikation ist
eine Aufzeichnung auf einer DVD-Disk, wobei der MPEG2-Standard angewandt
wird, wobei das Computermodell u. a. diskrete Kosinuskoeffizienten
(DCT) aufweist, berechnet für
im voraus feste Blöcke
mit Pixeln. Eine andere Applikation des bekannten Systems ist eine
Video-Applikation entsprechend dem MPEG4 Standard, der mehr Anpassungsfähigkeit
ermöglicht.
So können
beispielsweise zweidimensionale Objekte auf eine objektbasierte
Art und Weise in MPEG4 codiert werden. Der MPEG4 Standard erlaubt
auch, ein dreidimensionales Modell eines menschlichen Gesichtes,
animiert in Bezug auf die Zeit, als ein Kompressionsmodell eines
menschlichen Gesichtes in einer Videosequenz. Es ist ein Nachteil
der heutigen MPEG4 Kompressionssysteme, dass es kein befriedigendes
Verfahren gibt zum automatischen Modellieren von Voxel-Darstellungen
von dreidimensionalen Objekten in einem Videowürfel. Eine Voxel-Darstellung
stellt ein dreidimensionales Objekt, wie einen Satz von Würfeln elementa rer
Abmessungen, die als Voxel bezeichnet werden. Ein Voxel kann definiert
werden als eine dreidimensionale geometrische Position, assoziiert
mit einer Zahl, die beispielsweise einen Gauwert eines Pixels in
einem Videobild angibt. Ein Videowürfel ist ein Würfel von
Voxeln, dadurch gebildet, dass eine Anzahl Videobilder, die in der
Zeit aufeinander folgen, hintereinander gesetzt werden.
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Zellulare
Modelle sind aus einem Artikel mit dem Titel: "A cellular model for multi-objects multi-dimensional
homotopic deformations" von
Yann Cointepas u. a. bekannt, veröffentlicht in "Pattern recognition" 34 (2001) Sein 1785–1798. Dieser
Artikel beschreibt ein zellulares Modell in Termen eines Triplets
(E, V, P). Darin ist E ein Satz mit Zellen, die Voxeln, Gesichtern
von Voxeln, Schnittlinien zwischen den Gesichtern und Schnittpunkten
zwischen den Gesichtern entsprechen. V ist eine Satzverbindbarkeitsbeziehung,
d.h. ein Satz mit Rändern
zwischen den Zellen, der ausdrückt,
welche Gesichter Gesichter von welchen Voxeln sind usw. P ist eine
von einem modellierten Objekt abhängige Aufteilung der Graphik,
definiert durch die Zellen und Ränder, wobei
angegeben wird, welche Zellen zu dem Objekt gehören. Dieser Typ eines zellularen
Modells liefert keine Information über den Unterschied zwischen
inhärenten
Objekträndern
und Rändern
in einem Bild, das durch Verstopfung von Objekten in einem Bild
entsteht.
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Es
ist nun, u. a. eine Aufgabe der Applikation, ein Transformationsverfahren
zu schaffen zum Modellieren von N-dimensionalen Objekten mit Hilfe
eines benutzerfreundlichen Computermodells.
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Es
ist u. a. eine zweite Aufgabe der Applikation, ein effizientes Verfahren
zum Komprimieren eines N-dimensionalen Objektes zu schaffen.
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Es
ist u. a. eine dritte Aufgabe der Applikation ein Verfahren zum
Dekomprimieren eines effizient komprimierten Videosignals zu schaffen.
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Es
ist u. a. eine vierte Aufgabe der Applikation, ein Verfahren zum
Transformieren eines ersten zellularen Raummodells in ein zweites
zellulares Raummodell zu transformieren, so dass Transformationen
der assoziierten N-dimensionalen Objekte auf effiziente Art und
Weise modelliert werden können.
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Es
ist u. a. eine fünfte
Aufgabe der Applikation, ein Computerprogramm zum Durchführen des
Transformationsverfahrens zu schaffen.
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Es
ist u. a. eine sechste Aufgabe der Applikation, ein Computerprogramm
zum Durchführen
des Kompressionsverfahrens zu schaffen.
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Es
ist u. a. eine siebente Aufgabe der Applikation, ein Computerprogramm
zum Durchführen
des Dekompressionsverfahrens zu schaffen.
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Es
ist u. a. eine achte Aufgabe der Applikation ein Gerät zum Durchführen des
Transformationsverfahrens zu schaff.
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Es
ist u. a. eine neunte Aufgabe der Applikation, ein Gerät zum Durchführen des
Dekompressionsverfahrens zu schaffen.
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Es
ist u. a. eine zehnte Aufgabe der Applikation, eine auf einfache
Art und Weise zu verarbeitende Datendarstellung zum Darstellen eines
N-dimensionalen Objektes zu schaffen.
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Die
erste Aufgabe wird durch das Verfahren nach Anspruch 1 verwirklicht.
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Ein "Manifold" ist ein mathematischer
Name für
eine Sammlung von Punkten mit einer Abmessung D. Ein Beispiel eines
Manifolds ist eine Fläche.
Ein Beispiel einer Fläche
in einem Videowürfel
ist die Fläche,
die aus den Projektionen in aufeinander folgenden Videobildern aufgebaut
ist, wie diese von einer Kamera aufgenommen wurden, von der Oberseite
beispielsweise eines rechteckigen Objektes. In jedem einzelnen Videobild bildet
diese Projektion eine Linie und alle Linien zusammen bilden eine
Fläche.
Die durch die oberen Seiten eines Objekts gebildete Fläche kann
selbstverständlich
auch gekrümmt
sein. Nebst zwei räumlichen
Dimensionen, die mit einem Videobild assoziiert sind, und der Zeitdimension,
kann eine dritte räumliche
Dimension in einer dreidimensionalen Fernsehapplikation vorhanden
sein. Wenn auch eine Skalierungsdimension hinzugefügt wird,
ist die Anzahl Dimensionen N gleich fünf. Zusätzliche Dimensionen können hinzugefügt werden
um andere Parameter darzustellen, beispielsweise berechnet auf Basis
der Struktur eines Objektes.
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Ein
zellularer Raum ist eine spezifische Instanz einer Graphik. Eine
Graphik ist ein mathematisches Konzept und besteht aus Zellen und
Rändern.
Der zellulare Raum wird im Allgemeinen derart aufgebaut, dass eine
Zelle jedem Manifold des N-dimensionalen Objektes entspricht, ausgehend
von dem N-dimensionalen Manifold, das das Innere des Objekts bildet
und über
alle niedriger dimensionalen Manifolds an dem Rand des Randes geht,
bis einschließlich
Manifolds an dem Rand mit Null Dimension, die Punkte sind. Eine
spezifische Eigenschaft eines zellularen Raums ist, dass ein Rand
zwischen eine erste Zelle entsprechend einem ersten Manifold mit
einer Dimension D, und eine zweite Zelle, entsprechend einem zweiten
Manifold mit einer niedrigeren Dimension mit einer Dimensi on weniger,
D-1, wenn das zweite Manifold sich an der Grenze des ersten Manifolds
befindet, eingefügt
wird. Alle niedriger-dimensionalen Manifolds an der Grenze eines
anderen Objektes werden auf diese Weise explizit mit Hilfe einer
Zelle und eines Randes in dem zellularen Raummodell modelliert.
Ein Beispiel des Aufbaus einer zellularen Graphik wird anhand der 3 und 4 illustriert.
In dem Transformationsverfahren nach der vorliegenden Erfindung
wird einem Rand ein Indikator zugefügt, wobei dieser Indikator
angibt, ob das zweite Manifold mit der Dimension D-1 an der Grenze
eines ersten Manifolds einen Teil des Objektes des ersten Manifolds
bildet. Was gemeint wird mit "einen
Teil bildend" wird
nachstehend anhand der 2 näher erläutert.
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Es
gibt viele Verfahren zum Modellieren N-dimensionaler Objekte in
der Computer-Graphiktechnik. Diese Verfahren aber haben eine metrische
Art. Ein Beispiel ist ein Octree, worin ein dreidimensionales Objekt in
Würfel
verschiedener Größen aufgeteilt
wird, bis die kleinsten Würfel
die unregelmäßige Außenoberfläche mit
einer bestimmten Präzision
annähern.
Andere Modelle modellieren die Oberfläche eines N-dimensionalen Objektes
wie beispielsweise einer dreieckigen Masche oder eines Gausschen
Unebenheitenmodells. Der zellulare Raum ist aber eine topologische
Darstellung des N-dimensionalen Objektes, was eine Angabe der Komponenten
ermöglicht,
aus denen das Objekt besteht, wobei diese Komponenten nötigenfalls
subsidiär
modelliert werden können,
und zwar mit Hilfe eines metrischen Modells.
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Es
ist vorteilhaft, wenn für
eine Computerdarstellung eines zweiten Objektes eine dritte Zelle,
die zu einem dritten Manifold gehört, zu dem zellularen Raummodell
hinzugefügt
wird. Wenn alle Manifolds der beiden Objekte in einem einzigen zellularen
Raum dargestellt werden, ist ihre topologische Beziehung bequem und
kann auf einfache Art und Weise verarbeitet werden. Zwei aneinander
grenzende Manifolds, die zu einer ersten und einer zweiten Zelle
gehören,
haben ein gemeinsames Grenzmanifold einer niedrigeren Dimension, das
zu einer dritten Zelle gehört.
Der zellulare Raum hat einen ersten Rand zwischen der dritten und
der ersten Zelle und einen zweiten Rand zwischen der dritten und
der zweiten Zelle, welche die Grenzbeziehungen des Grenzmanifolds
modellieren. Da das Grenzmanifold im Allgemeinen einen Teil nur
eines Manifolds bildet, hat der Indikator eines der Ränder den
Wert "einen Teil
bildend" und der
Indikator des anderen Randes hat den Wert "keinen Teil bildend". Mit Hilfe der Information aller Objekte,
die den zellularen Raum umfassen, lässt sich auf einfache Art und
Weise beispielsweise die zeitliche Entwick lung eines Objektes voraussagen
oder diese in eine Computer-Graphikapplikation ändern. Der Indikator liefert
Information über
die Tatsache, welches der zwei Objekte in einem dreidimensionalen
Raum, der von der Kamera in eine Videosequenz eingefangen wurde,
das weiter nach hinten liegende Objekt ist.
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In
einer Ausführungsform
wird ein dreidimensionaler Videowürfel, der aus zweidimensionalen
Bildern besteht, die mit aufeinander folgenden Zeitpunkten assoziiert
sind, und hintereinander gestellt sind, in ein erstes Objekt und
ein zweites Objekt aufgeteilt, und die Transformation erzeugt eine
erste Zelle und eine dritte Zelle, wobei die Dimension des ersten
Manifolds und des dritten Manifolds höchstens drei ist.
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Diese
Ausführungsform
tritt beispielsweise in zweidimensionaler Fernsehapplikationen auf.
Der Vorteil des Verfahrens nach der vorliegenden Erfindung ist,
dass geometrische Transformationen von Objekten einfacher rechtzeitig
modelliert werden können,
und zwar mit Hilfe des zellularen Raummodells. Alle Voxel in dem Videowürfen sind
einem Objekt zugeordnet, beispielsweise ein erstes dreidimensionales
Raum-Zeitobjekt stellt eine spazierende Person dar, und das zweite
Objekt ist die Umgebung der Person mit allen anderen Voxeln. Wenn
ein Videowürfel
P Bilder aufweist, gewählt
aus einer Videosequenz, kann die Person nur beispielsweise in einer
Anzahl von P-K Bildern auftreten, oder auf alternative Weise, er
kann auch in weiteren Bildern außerhalb des gewählten Videowürfels auftreten.
Jedes Objekt in dem Videowürfel
wird in demselben zellularen Raummodell modelliert.
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Es
ist auch interessant, wenn die Transformation dem Indikator einen
Wert zuordnet, und zwar auf Basis einer Berechnung wenigstens einer
geometrischen Eigenschaft, hergeleitet von Werten der Computerdarstellung.
Das zellulare Raummodell wird automatisch auf Basis einer Videosequenz
aus dem wirklichen Leben. Alle Arten von Eigenschaften von Objekten
in der Videosequenz können
gemessen werden, damit dem Indikator den richtigen Wert gegeben
werden kann, und zwar mit großer
Gewissheit mit Hilfe einer oder mehrerer dieser Eigenschaften.
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In
einer Ausführungsform,
wobei eine robuste Berechnung des Indikators angewandt wird, ordnet
die Transformation dem Indikator einen Wert zu, und zwar auf Basis
einer Berechnung einer Änderung
gegenüber der
Zeit der Oberfläche,
eines Schnittes durch das erste Objekt mit einer Fläche eines
zweidimensionalen Bildes in dem Videowürfel zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Im Wesentlichen ändert
sich, wenn ein zweidimensio naler Querschnitt durch ein Objekt in
einer Videosequenz erschein oder hinter einem anderen Schnitt durch ein
Objekt verschwindet, die Anzahl Bilder, die mit den Querschnittsänderungen
assoziiert sind, weil einige Pixel des Objekts unsichtbar sind.
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Die
zweite Aufgabe wird dadurch verwirklicht, dass die Transformation
ein zellulares Raummodell verwendet. Zusätzlich zu einem zellularen
Raummodell wird auch ein Kompressionsmodell erzeugt. Das Kompressionsmodell
enthält
metrische Information, beispielsweise über die genaue Form des Innern
des ersten Objektes. Der Vorteil des Verfahrens nach der vorliegenden
Erfindung ist, dass Objekte in dem Videowürfel mit Hilfe eines dreidimensionalen
Modells komprimiert werden, während
Objekte in dem Stand der Technik von MPEG4 durch Modellierung und
durch Kompression nur zweidimensionaler Scherschnitte in verschiedenen Fernsehbildern
zweidimensional komprimiert werden. Durch Verwendung eines dreidimensionalen
Kompressionsmodells ist der erzielte Kompressionsfaktor mit derselben
Bildqualität
höher als
bei zweidimensionaler Kompression. Auf alternative Weise ist bei
einem festen Kompressionsfaktor die Bildqualität in dreidimensionaler Kompression
höher als
in zweidimensionaler Kompression. Durch das feste Muster der Aufteilung
eines Bildes in 16 × 16
Pixelblöcke
und durch die zeitliche Vorhersage von Bildern benutzt MPEG2 nicht
völlig
den dreidimensionalen Charakter von Objekten in dem Videowürfel. Für eine effiziente
Kompression muss die Tatsache, dass Objekte verstopft werden, explizit
berücksichtigt
werden. Verstopfung tritt dann auf, wenn ein erstes Objekt sich
hinter ein vorhergehendes zweites Objekt in einem dreidimensionalen
Raum verlagert, oder wenn das erste Objekt von hinter dem zweiten
Objekt erscheint.
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Die
Patentanmeldung WO-A-00/64148 beschreibt ein Kompressionsverfahren,
das auf dem Übereinstimmen
von zweidimensionalen Segmenten basiert. Einige in dieser Patentanmeldung
beschriebene Techniken können
nützlich
sein zum Erhalten eines N-dimensionalen Objektes aus einem Videowürfel, erforderlich für das Verfahren
nach der vorliegenden Erfindung. Die Patentanmeldung aber benutzt
nicht explizit N-dimensionale Objekte, sondern nur zweidimensionale
Projektionen davon.
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Die
dritte Aufgabe wird dadurch verwirklicht, dass das Dekompressionsverfahren
ein zellulares Raummodell verwendet. Die explizite Codierung von
Objekten in einem zellularen Modell ermöglicht eine weitergehende Kompression
und Dekompression. Im Wesentlichen wird während der Regeneration von
N-dimensionalen Objekten mit Hilfe des zellularen Raummodells berechnet,
welche Pixel von Objekten sichtbar sind.
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Die
vierte Aufgabe wird dadurch verwirklicht, dass die erste Anzahl
Zellen anders ist als die zweite Anzahl Zellen. Wenn beispielsweise
ein erstes N-dimensionales Objekt mit einem zweiten N-dimensionalen
Objekt verglichen werden soll, beispielsweise bei einer Suche nach
Bildmaterial im Internet, ist es einfach ihre assoziierten zellularen
Raummodelle miteinander zu vergleichen. Bevor Zellen und Ränder der
beiden zellularen Raummodelle miteinander assoziiert werden, wird
es einfach sein, dass zunächst
eines der zellularen Raummodelle transformiert wird. So ist beispielsweise
ein Dach eines Objektes, das ein Haus darstellt, für die zellularen
Raummodelle, die ein Haus modellieren, wie in einer Abfrage spezifiziert,
und spitz für
ein zweites Haus in einem Bild im Internet. Die Zelle beispielsweise,
die das flache Dach darstellt, kann dann für die erste schräge Seite
des spitzen Dachs neu verwendet werden und eine zusätzliche
Zelle für
die zweite schräge
Seite hinzufügen.
Techniken der gleichen Art sind für Computer-Graphikapplikationen
nützlich.
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Die
fünfte
Aufgabe wird dadurch erfüllt,
dass ein Code vorgesehen wird, der ein Computerprogramm für das Transformationsverfahren
umfasst.
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Die
sechste Aufgabe wird dadurch erfüllt,
dass ein Code vorgesehen wird, der ein Computerprogramm für das Dekompressionsverfahren
umfasst.
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Die
siebente Aufgabe wird dadurch erfüllt, dass ein Code vorgesehen
wird, der ein Computerprogramm für
das Dekompressionsverfahren umfasst.
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Die
achte Aufgabe wird dadurch erfüllt,
dass die Verarbeitungsmittel imstande sind, ein zellulares Raummodell
zu erzeugen, wobei eine erste Zelle zu einem ersten Manifold gehört, das
eine höhere
Dimension hat, die gleich N ist, und wobei eine zweite Zelle zu
einem zweiten Manifold gehört,
das eine niedrigere Dimension hat, die gleich N-1 ist, und sich
an der Grenze des ersten Manifolds befindet, und einen Rand zwischen der
ersten Zelle und der zweiten Zelle, und imstande sind, dem Rand
einen Indikator zuzuordnen, der angibt, ob das zweite Manifold einen
Teil des Randes des ersten Manifolds bildet.
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Die
neunte Aufgabe wird dadurch verwirklicht, dass die verarbeitungsmittel
auf ein zellulares Raummodell zugreifen können.
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Die
zehnte Aufgabe wird dadurch erfüllt,
dass einem Rand zwischen einer ersten Zelle und einer zweiten Zelle
des zellularen Raumes ein Indikator zugeordnet wird, wobei dieser
Indikator angibt, ob das zweite Manifold mit einer niedrigeren Dimension
einen Teil eines ersten Manifolds mit einer höheren Dimension bildet, wobei
das genannte erste und zweite Manifold durch die erste bzw. zweite
Zelle dargstellt wird.
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Das
Transformationsverfahren, das Kompressionsverfahren, das Dekompressionsverfahren,
das Gerät,
das Videodekompressionsgerät
und die Datendarstellung nach der vorliegenden Applikation werden
nachstehend al Beispiel anhandder Zeichnung näher erläutert.
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Es
zeigen:
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1 ein
Blockschaltbild eines Verfahrens zum Transformieren der Computerdarstellung
eines Objekts in das Computermodell,
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2 ein
zweidimensionales Bild einer dreidimensionalen Szene,
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3 ein
einfaches zweidimensionales Objekt zur Erläuterung der Konstruktion eines
zellularen Raummodells,
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4 das
zellulare Raummodell, assoziiert mit dem Objekt aus 3,
-
5 zwei
ineinander greifende ringförmige
Objekte,
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6 eine
vereinfachte Darstellung des zellularen Raummodells, das mit den
ringförmigen
Objekten aus 5 assoziiert ist,
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7 ein
Videowürfel
mit zwei Objekten,
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8 ein
Blockdiagramm eines Dekompressionsverfahrens,
-
9 ein
Gerät zum
Schaffen eines zellularen Raummodells eines N-dimensionalen Objektes,
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10 ein
Video-Dekompressionsgerät,
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11 ein
T-Knotenpunkt zweier Ränder
von drei Objekten,
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12 eine
symbolische Darstellung von Bildern, die zeitsequentiell aufeinander
folgen, und
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13 ein
dreidimensionales Raum-Zeit-Objekt, assoziiert mit dem Kreis aus 12.
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In
den nachfolgenden Figuren sind Teile, die Teilen von Figuren entsprechen,
die bereits beschrieben worden sind, durch dieselben Bezugszeichen
bezeichnet. Die Bezugszeichen entsprechender Teile eines Objektes
und des assoziierten zellularen Raummodells sind um den Wert Hundert
verschieden. Gestrichelt dargestellte Teile sind fakultativ. Die
Verfahren und die Geräte
werden anhand von drei- oder zweidimensionalen Objekten beschrieben
um die Grundgedanken besser zu erläutern. Die beschriebenen Verfahrensschritte
können
auf eine deutliche Art und Weise für höhere Dimensionen mathematisch
formuliert werden.
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Der
zweite Schritt des Transformationsverfahrens nach
1 ist
die Erfassung der Computerdarstellung, beispielsweise einer Voxel-Darstellung
eines N-dimensionalen Objektes. Es ist möglich, dass ein Aufteilungsschritt
3 vor
dem Erfassungsschritt durchgeführt
wird, wobei in diesem Aufteilungsschritt das Objekt aus einem Videowürfel aufgeteilt
wird. Das Aufteilen ist die Zuordnung jedes Pixels in dem Videowürfel zu
nur einem einzigen Objekt. Algorithmen zum Aufteilen eines dreidimensionalen
Videowürfels
können
auf einfache Art und Weise aus Algorithmen hergeleitet werden, die
in der Literatur für
zweidimensionale Bildsegmentierung beschrieben worden sind. Ein
möglicher
Algorithmus ordnet Würfel
von beispielsweise 8 × 8 × 8 Voxeln
ein und demselben Segment zu, wenn ein Kriterium angibt, dass sie
von derselben Art sind, was eine selektierte Eigenschaft anbelangt.
Ein Beispiel einer Eigenschaft ist der mit einem Voxel assoziierte
Grauwert. Ein Beispiel eines Kriteriums ist die absolute Differenz
G des mit zwei Würfeln
von Voxeln assoziierten Histogramms:
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In
der Formel [1] ist i der Index eines Histogrammbehälters, wobei
alle Grauwerte in einem Videowürfel in
M Behälter
aufgeteilt werden. C ist die Anzahl Grauwerte, assoziiert mit einem
Behälter
i in den Würfeln
K1 und K2. Das Volumen V eines Würfels
wird als Normalisationskonstante verwendet. Wenn die Differenz G
klein ist, gehören
die beiden Würfel
zu ein und demselben Segment, und zwar entsprechend dem Segmentierungsalgorithmus.
In der Literatur sind Verschiedene Kriterien beschrieben, die je
verschiedene Eigenschaften, wie Voxel-Grauwert, Voxel-Farbe, Strukturabmessungen,
wie Werte, erhalten durch Gabor-Filterung oder Werte von einer gleichzeitig
auftretenden Matrix, usw. verwenden können. In der Literatur gibt
es auch verschiedene Segmentierungsalgorithmengruppen, beispielsweise
kleine Segmente zu größeren Segmenten
oder entgegengesetzt, das Aufteilen größerer Segmente in kleinere
Segmente.
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Das
Objekt kann bereits modelliert worden sein entsprechend einem bestimmten
Modell, beispielsweise einem Octree. Gewünschtenfalls kann das Octree-Modell
während
des Erfassungsschrittes zu einer Voxel-Darstellung transformiert
werden. Auf alternative Weise kann das zellulare Raummodellauf Basis
beispielsweise einer dreieckförmigen
Madchendarstellung erzeugt werden.
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Während des
Erzeugungsschrittes 5 in 1 wird ein
zellularer Raum aus der Voxel-Darstellung aufgebaut. Dies wird anhand
der 3 und 4 näher erläutert.
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3 zeigt
eine einfache zweidimensionale Figur 510 mit einer Fläche 511,
die durch einen eindimensionalen kreisförmigen Rand 513 und
drei gerade Ränder 514, 515 und 516 begrenzt
wird. Ein gerader Rand wird durch zwei Punkte begrenzt, so wird
beispielsweise der erste gerade Rand 514 durch den ersten
Punkt 520 und den zweiten Punkt 521 begrenzt.
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4 zeigt
schematisch das zellulare Raummodell 609, das zu der Figur
aus 3 gehört.
Es gibt eine Zelle 611 mit der Zellendimension zwei, die
zu der Fläche 511 gehört. Für alle Rand-Manifolds
an dem Rand der Fläche 511,
deren Dimension eine niedriger ist als zwei, wird ein Rand zu dem
zellularen Raummodell 609 zwischen die Zelle 611 und
die Zelle, die dem Rand-Manifold entspricht, eingefügt, beispielsweise
dem Rand 612 zwischen der Zelle 611 und der Zelle 613,
assoziiert mit einem kreisförmigen
Rand 513. Zwischen die Zellen, die mit Manifolds assoziiert
sind, die was die Dimension anbelangt, um mehr als eine Dimension verschieden
sind, beispielsweise zwischen der Zelle 611 und der Zelle 620 assoziiert
mit dem ersten Punkt 520, wird kein Rand hinzugefügt. Allen
Rändern
wird ein Indikator zugeordnet, wobei zur Deutlichkeit der Figur nur
der Indikator 625 dargstellt ist. Dieser Indikator gibt
an, ob der kreisförmige
Rand 513 einen Teil der Fläche 511 bildet, oder,
mit andern Worten, einen Teil der zweidimensionalen Figur 510 bildet,
wobei in diesem Fall beispielsweise dem Indikator der Wert Eins
zugeordnet wird. Wenn der kreisförmige
Rand 513 nicht einen Teil der Fläche 511 bildet, wird
dem Indikator beispielsweise der Wert Null zugeordnet.
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2 zeigt
was gemeint ist mit "einen
Teil Bilden von..." und
zeigt ein zweidimensionales Bild einer dreidimensionalen Szene in
einem Raum, beispielsweise wie von einer Kamera aufgenommen oder
wie in einem Computerzeichenprogramm schematisch gezeichnet. Das
Objekt 13 befindet sich in dem Raum vor dem Objekt 15.
Die Fläche 16 des
Objektes 15 wird durch vier gerade Ränder, u. a. einen ersten geraden
Rand 17 und einen zweiten geraden Rand 18 begrenzt.
Um dem Indikator den richtigen Wert zu geben, der mit dem Rand assoziiert
ist zwischen der Zelle, die zu der Fläche 16 gehört, und
der Zelle, die zu dem ersten geraden Rand 17 gehört, soll
die Frage beantwortet werden, ob der erste gerade Rand 17 einen
Teil der Fläche 16 bildet oder
ggf. einen Teil des Objektes 15 bildet. Wenn dieses Objekt
beispielsweise die Öffnung
einer Tür
in einer Wand bildet, ist der erste gerade Rand 17 mit
der Türöffnung assoziiert.
Ein Kriterium dazu ist beispielsweise, dass, wenn die Türöffnung sich
in aufeinander folgenden Videobildern verlagert, beispielsweise
aufgenommen durch eine schwenkende Kamera, der erste gerade Rand 17 zusammen
mit der Türöffnung sich
verlagert. Eine Passung beispielsweise einer geraden Linie, beispielsweise
durch Anwendung einer Hough-Transformation, an Stellen des Randes 17,
gefunden mit Hilfe des Randdetektors, beispielsweise eines Canny-Randdetektors, der
mit der gleichen Geschwindigkeit und in derselben Richtung beweget,
gleichzeitig mit der Struktur der Türöffnung, beispielsweise, eines
Segmentes mit Pixeln über
einem bestimmten Grauwert. Wenn eine Tür genügend Strukturinformation hat
kann ein Bewegungsschätzer
verwendet werden um die Bewegung der Tür zu ermitteln, wie z.B. der
Schätzer,
der in der Patentanmeldung WO-A-0188852 beschrieben worden ist.
Der zweite gerade Rand 18 begrenzt ebenfalls die Fläche 16.
Es wird nun vorausgesetzt, dass der zweite gerade Rand 18 den
oberen Rand des Objektes 13 bildet und dass der echte Rand
des Objektes 15 versteckt ist, beispielsweise hinter dem
Objekt 13. Der zweite gerade Rand 18 wird sich
dann zusammen mit dem Objekt 13 verlagern, beispielsweise
nach links, wenn beispielsweise das Objekt 13 eine Person
ist, die nach links geht, und wird nicht zusammen mit dem Objekt 15 bewegen,
beispielsweise nach rechts, beispielsweise unter dem Einfluss der
Kamerabewegung. Der zweite gerade Rand 18 begrenzt folglich
die Fläche 16,
bildet aber keinen Teil der Fläche 16,
sondern bildet einen Teil des Objektes 13. Eine andere
Heuristik kann angewandt werden um durch Verstopfungsanalyse zu
definieren, mit welchem Objekt ein Rand assoziiert ist. Eine erste
Heuristik definiert beispielsweise: wenn der Querschnitt eines ersten
Objektes in aufeinander folgenden Bildern abnimmt oder zunimmt,
während
der Querschnitt eines zweiten angrenzenden Objektes konstant bleibt,
deckt das zweite Objekt das erste ab und die Rand-Manifolds bilden
einen Teil des zweiten Objektes.
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Eine
zweite Heuristik ist anhand der 11 dargestellt.
An einem T-Knotenpunkt
des Randes 301 und des Randes 303 befindet sich
das Objekt 305, das mit dem sich fortsetzenden Rand 301 assoziiert
ist, vor den Objekten 307 und 309 und der Rand 310 bildet
einen Teil des Objektes 305.
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Eine
dritte Heuristik analysiert, mit welcher angrenzenden Struktur ein
Rand sich verlagert. Dies kann mit Hilfe eines Bewegungsschätzers effektuiert
werden. Zunächst
kann ei Strukturanalyse durchgeführt
werden, beispielsweise durch Berechnung von Laws-Parametern oder eines Wavelets oder
einer Fraktalanalyse der Struktur oder es kann eine Analyse von
Struktureinheiten durchgeführt
werden. Weiterhin ist es möglich, Segmente mit
einer Struktur von demselben Typ aus den Bildern zu isolieren und
einen Bewegungsschätzer auf
Segmentbasis zu benutzen.
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Wenn
es ein zweites Objekt gibt, beispielsweise das zweite Objekt 204 zusammen
mit dem ersten Objekt 203 in dem Video-Würfel 201 aus 7,
werden auch Zellen in dem zellularen Raummodell für das zweite Objekt
hinzugefügt.
So wurden beispielsweise in 6 Zellen 125 und 127 für das Innere 25 eines
ersten Ringes 21 und das Innere 27 eines zweiten
Ringes 23 aus 5 hinzugefügt. In 6 ist ein
Indikator, durch gestrichelte Linien angegeben, mit dem Wert assoziiert,
der die Bedeutung hat: "bildet
keinen Teil von...".
Der Deutlichkeit in 6 halber sind die assoziierten
Zellen von nur zwei Punkten dargestellt.
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Es
ist interessant, wenn nicht nur ein zellulares Raummodell 223 der
Voxel-Darstellung
erzeugt wird, in dem Erzeugungsschritt 5 in 1,
sondern es wird auch ein metrisches Modell 222 erzeugt,
in dem Modellierungsschritt 6. So kann beispielsweise die
zweidimensionale Umhüllende
eines dreidimensionalen Objektes metrisch modelliert werden, und
zwar mit Hilfe eines Dreieck-Maschenmodells oder eines anderen Modells, bekannt
aus der Computergraphiktechnik. Es ist interessant metrische Algorithmen
auch zum Erzeugen von Rand-Manifolds zu verwenden. Zum Definieren
der zweidimensionalen Randfläche
eines Objektes kann beispielsweise der Schwerpunkt des Objektes
zunächst
berechnet werden und danach kann ein Punkt, der mit dem Objekt assoziiert
ist, das am weitesten von dem Schwerpunkt entfernt ist, als Randpunkt
auf einem Radius von dem Schwerpunkt betrachtet werden. Andere Algorithmen
zum Identifizieren der Manifolds sind in dem technischen Bereich
der konstruktiven Raumgeometrie der Körper bekannt. Die gekrümmte zweidimensionale
Randfläche
des Objektes, erhalten als die Sammlung aller Randpunkte, kann modelliert
werden, beispielsweise mit nur flachen, nicht ebenen Manifolds,
die mit Hilfe einer Übereinstimmung
mit der zweidimensionalen Randfläche
berechnet werden, wobei ein Punkt des flachen, nicht ebenen Manifolds
niemals weiter von einem Punkt der zweidimensionalen Randfläche als
um einen vorbestimmten Abstand entfernt ist. Ein anderes Beispiel
wird anhand der 3 gegeben. Es ist nahe liegend,
einen geraden Teil eines Randes nur durch einen einzigen geraden
Rand zu beschreiben, beispielsweise 516, aber der gerade Rand 516 kann
auch in zwei kleinere gerade Ränder
aufgeteilt werden, die dann zu zwei Zellen in dem zellularen Raum 609 gehören. Weiterhin soll
eine Strukturfunktion auch dem metrischen Modell zugeordnet werden.
Eine Möglich keit
ist, allen Voxeln eines Manifolds ein und dieselbe Farbe zu geben.
Eine andere Möglichkeit
ist beispielsweise zu einem Dreieck in einer dreieckigen Maschendarstellung
ein mehrnamiges Strukturmodell hinzuzufügen. Die Parameter des Polynoms
werden danach dem Kompressionsmodell hinzugefügt. Das Kompressionsmodell
und der zellulare Raum geben alle Information, die notwendig ist
um auf effiziente Art und Weise das Objekt zu rekonstruieren.
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Während des
Ausgangsschrittes 7 wird das zellulare Raummodell und,
wenn anwendbar, das metrische Modell 222 ausgeliefert,
beispielsweise zu einem Speicher 219 oder über eine
Datenverbindung. Es ist interessant, wenn die Daten des metrischen
Modells und des zellularen Raums zum Erzeugen eines Kompressionsmodells 228 verwendet
werden, vorzugsweise eines objektbasierten Kompressionsmodells.
So kann beispielsweise ein dreidimensionales Wavelet-Modell der
Objekte als Kompressionsmodell verwendet werden, wobei Techniken
angewandt werden, die aus der Kompressionstechnik bekannt sind,
wie beispielsweise Quantisierung von Wavelet-Koeffizienten, während die
Charakteristiken des menschlichen Sehvermögens beispielsweise Huffman-Codierung
berücksichtigt
werden.
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Der
Vorteil der Verwendung eines zellularen Raummodells ist, dass Kompression
und Dekompression effizienter als bei nur einem metrischen Modell
durchgeführt
werden können.
Dies wird in Bezug auf die 12 und 13 dargestellt.
In Videofolgen ist es üblich,
dass zwei Objekte einander verdecken. Das Quadrat 713 bleibt
an derselben Stelle in dem ersten Bild 70-1, in dem zweiten Bild 703 und
in dem dritten Bild 705. Der Kreis aber verlagert sich
hinter das Quadrat und geht sogar hinter das Frame in dem dritten
Bild. 13 stellt die Bewegung de Kreises
in den verschiedenen Bildern als ein dreidimensionales Objekt 730 dar.
Da Teile des Kreises verdeckt worden sind, d.h. in einigen Bildern
unsichtbar sind, ist die Form des dreidimensionalen Objektes 730 unregelmäßig. Der
Querschnitt 725, der beispielsweise der dritten Position 714 des
Kreises entspricht, ist nicht kreisförmig, weil ein teil des Kreises
hinter dem Bild liegt. In dem dreidimensionalen Raum aber, in dem
die Verlagerung stattgefunden hat, ist der Kreis nach wie vor kreisförmig. Auf
diese Weise ist es möglich,
ein zylinderförmiges
Modell für
den Kreis zu verwenden, wenn die Verdeckung auch modelliert werden
kann. Dies wird in unserem Verfahren mit Hilfe der Indikatoren in
dem zellularen Raummodell effektuiert. Während der Dekompression, wenn
die Bilder des Videowürfels
aus dem Kompressionsmodell erzeugt werden sollen, wird die Verdeckung
berücksichtigt.
Wenn beispielsweise die Bilder regeneriert werden, wird alles, was
außer
Bild fällt,
aufgenommen. Der Rand ist ein Spezialfall eines verdeckenden Objektes.
Die Regeneration von Bildern wird in der Beschreibung der 8 weiter
ausgearbeitet. Die Änderung
von Objekten in zweidimensionalen Bildern kann aus Übersetzungen,
Drehungen und Zooms bestehen, mit denen einfache dreidimensionale
Objekte assoziiert sind. Komplexere Transformationen modellieren
nicht lineare Verwerfungen.
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Wenn
beispielsweise ein Fußball
durch ein Bild rollt, kann die Strukturmodellierung ggf. eine drehende Strukturfunktion
des Fußballs
modellieren, oder eine statische Funktion, die Linearität übersetzt,
wobei am Empfänger-Ende
der Ball als ein schiebender statt eines rollenden Balls betrachtet
wird. Wenn die Strukturfunktion mit der Zeit variiert, beispielsweise
durch Änderungen
der Beleuchtung, ist eine Option, sehr kurze dreidimensionale Objekte
zu verwenden, die nur einen kleinen Teil der Strecke eines Objektes
modellieren, beispielsweise durch vier Frames. Eine alternative
Option ist die Anwendung von zeitvariablen Strukturfunktionen, beispielsweise,
eine mehrnamige Änderung
des Grauwertes eines Pixels in einem System von Bezugsachsen, die
mit dem Objekt gekoppelt sind.
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Kompression
ist für
viele Applikationen wichtig. Unter Transport von Daten als Kompressionsapplikationen
wird beispielsweise verstanden, Internet-Video, mobile Kommunikation
dritter und vierter Generation, Video-On Demand über DSL ("Digital Subscriber Line") und digitales Fernsehen.
Unter Speicherung wird beispielsweise verstanden, Aufzeichnungsträger großer Kapazität, wie beispielsweise
HDTV auf digitalen Disks, wie DVD, professionelle Video-Server,
PVR ("personal Videorecorder") auf Basis einer
Fastplatte, auf der beispielsweise viele Programme aufgezeichnet
werden, obschon mit einer niedrigen Qualität, und mit geheimer Kompression
in allen Arten von Systemen. Für
eine Speicherung mit geringer Kapazität sind Träger wie Video-CD, kleine Disks
und Halbleiterspeicher interessant. Videosignale können von
allen Arten von Quellen herrühren,
und zwar reichend von Satelliten-Fernsehen bis Internet-Video. Das
Verfahren kann am Provider-Ende, beispielsweise in einem Fernsehstudio,
und an dem Vermittler-Ende, beispielsweise einer Kabelgesellschaft,
sowie im Wohnzimmer angewandt werden.
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Mehr
Dimensionen als drei können
dadurch erhalten werden, dass ein sog. Skalierungsraum, beispielsweise
für jedes
Frame konstruiert wird. So kann beispielsweise das Frame mit Gauss-Filtern
gefiltert werden, wobei die Standardabweichung σ des Filters ständig ansteigt.
Die Standardabweichung bildet dann eine extra Dimension. Auf gleiche
Weise kann ein Videowürfel
dadurch gebildet werden, dass Frames in der Zeit hintereinander
gesetzt werden, wie in 7 dargestellt, die Frames, die
als Frames mit einer unterschiedlichen Skalierung, können auch
hintereinander gesetzt werden.
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Eine
andere Applikation des zellularen Raummodells ist Computer-Vision.
Wenn beispielsweise ein Roboter eine Bewegungsstrecke in einem dreidimensionalen
Raum planen muss, und zwar unter Bezugnahme von Bildern, aufgenommen
von einer Kamera, kann er das zellulare Raummodell benutzen um zu
definieren, welche Manifolds in den Frames zueinander gehören, so
dass er die dreidimensionale Struktur und die Lage von Objekten
in dem dreidimensionalen Raum besser berechnen kann. Eine andere
Applikation ist die Neuschaffung eines Szene aus einem anderen Gesichtspunkt,
wie in dreidimensionalem Fernsehen oder bei Video-On-Demand. Weiterhin
ist das zellulare Raummodell auch interessant beim Schaffen von
Spezialeffekten. Eine andere Applikation ist die strukturelle Zerlegung
von Bildern beispielsweise im Internet. Wenn Bilder mit bestimmten
Objekten gefunden werden müssen,
können
diese Objekte mit Hilfe eines zellularen Raummodells beschrieben
werden. Es wird dann ein zellulares Raummodell erzeugt, beispielsweise
für eine
Skizze des gesuchten Objektes, gezeichnet von einem Benutzer eines
beispielsweise Bildsuchprogramms, und für Bilder in einer Datenbank
im Internet. Die Verwendung eines zellularen Raummodells ist auch
in medizinischen Bildverarbeitungsapplikationen interessant.
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8 ist
ein Blockschaltbild des Verfahrens zum Dekomprimieren eines komprimierten
Videosignals. Zunächst
wird das komprimierte Signal erfasst 101, beispielsweise
das Signal, das über
ein Fernsehverteilungskabel eintrifft oder von einem persönlichen
Videorecorder herrührt.
Nötigenfalls
werden Transformationen durchgeführt
um ein verwendbares metrisches Modell zu erzielen. So kann beispielsweise
ein Teil der Information in dem komprimierten Modell gespeichert
werden, beispielsweise differentiell, wobei in diesem Fall die Absolutwerte
von Modellparametern zunächst
berechnet werden und in dem metrischen Modell gespeichert werden
müssen.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform
wird das zellulare Raummodell zusammen mit dem Kompressionsmodell
geliefert, obschon das zellulare Raummodell bei einer anderen Ausführungsform
am Empfänger-Ende
berechnet wird.
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Daraufhin
wird eine Computerdarstellung erzeugt (Schritt in 8) 103,
beispielsweise ein Videowürfel 201,
wobei das metrische Modell und das zellulare Raummodell verwendet
wird. In einer ersten Ausführungsform
kann ein dreidimensionaler Videowürfel mit P Frames direkt erzeugt
werden. So wird zunächst
beispielsweise der Rand der dreidimensionalen Objekte erzeugt und
danach wird mit Hilfe beispielsweise eines Strukturmodells das Innere
erzeugt. Auf alternative Art und Weise kann in einer zweiten Ausführungsform
jedes Frame einzeln erzeugt werden. Die zweite Ausführungsform
wird anhand der 12 und 5 erläutert.
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Wenn
beispielsweise das zweite Bild 703 erzeugt wird, werden
zunächst
die Ränder
des Kreises 712 und des Rechtecks 713 berechnet
beispielsweise durch Projektion des assoziierten dreidimensionalen
Objektes auf eine Fläche
des zweiten Bildes 703. Daraufhin sollen die betreffenden
Strukturfunktionen angewandt werden um die Pixel des Kreises und
des Rechtecks zu färben.
Es soll berechnet werden, ob der Kreis oder das Rechteck vorne liegt.
Da die Randmanifolds einen teil des Rechtecks bilden, liegt das
Rechteck vorne. Daraus folgt, dass die Strukturfunktion des Kreises
in der zweiten Lage 712 zunächst gezeichnet und von der Strukturfunktion
des Rechtecks 713 überschrieben
werden muss.
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5 zeigt
einen schwierigeren Fall eines ersten Ringes 21 und eines
zweiten Ringes 23, die im Raum miteinander verbunden sind.
Die eindimensionalen Ränder
der Ringe, wie beispielsweise die Ränder 29 und 31 werden
mit Hilfe eines Projektionsalgorithmus erzeugt. Daraufhin soll die
Strukturfunktion angewandt werden um die Pixel der Ringe zu färben. Dazu
wird beispielsweise der Maleralgorithmus angewandt. Dieser ordnet
allen Pixeln innerhalb des Randes eines Objektes den richtigen Wert
zu. Ein gewählter
Algorithmus zeichnet zunächst
die Pixel des ersten Ringes 21 und danach die Pixel des
zweiten Ringes 23. In dem Gebiet zwischen dem Schnittpunkt 55 und
dem Begrenzer 56 werden die Pixel des ersten Ringes 21 unrechtmäßig von
Pixeln des zweiten Ringes überschrieben.
Wenn der gewählte
Algorithmus angewandt wird. Auch wenn ein anderer gewählter Algorithmus
zunächst
den zweiten Ring zeichnet, gibt es Pixel die falsch sind. Dies ist weil
weder der erste Ring 21, noch der zweite Ring 23 irgendwo
vorne ist. Dieses Problem kann dadurch gelöst werden, dass ein Zyklusdetektionsalgorithmus
auf das zellulare Raummodell angewandt wird. Wenn ein Zyklus detektiert
wird, muss ein zusätzliches
Randmanifold hinzugefügt
werden, das als Schnittpunkt bezeichnet wird, beispielsweise als
Schnittpunkte 55. Der Teil des ersten Ringes 21 zwischen
dem Schnittpunkt 55 und dem Rand 51 wird danach
in einer dritten Zeichenphase über
den zweiten Ring gezeichnet. Durch Anwendung eines Algorithmus,
der Schnittstellen eingibt und durch Anwendung zusätzlicher
Zeichenphasen haben alle Pixel einen einwandfreien Wert.
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Während des
Auslieferungsschrittes 105 wird der Videowürfel geschrieben,
beispielsweise in einen Speicher 271, oder die aufeinander
folgenden Bilder werden beispielsweise einer Bildwiedergabeanordnung zugeführt.
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9 zeigt
ein Gerät 211 zum
Transformieren einer Computerdarstellung, beispielsweise eine Voxel-Darstellung 221 eines
N-dimensionalen ersten Objektes 203 in ein Computermodell
des Objektes 203. Dazu umfasst das Gerät 211 Erfassungsmittel 215,
beispielsweise eine Datenverbindung zum Erfassen der Voxel-Darstellung 221 des
ersten Objektes 203. In einer bevorzugten Ausführungsform
ist die Voxel-Darstellung 221 in einem Speicher 219.
Weiterhin umfasst das Gerät 211 Verarbeitungsmittel 213 zum
Erzeugen des Computermodells auf Basis der Voxel-Darstellung 221.
In einer bevorzugten Ausführungsform
sind die Verarbeitungsmittel 213 ein Prozessor. Die Auslieferungsmittel 217 zum
Ausliefern des Computermodells ist beispielsweise eine Datenverbindung
mit dem Speicher 219, in den das zellulare Raummodell 223 und
ein metrisches Modell 222 geschrieben sind. Es ist interessant,
wenn das Gerät 211 in
ein Video-Verarbeitungsgerät 241 einverleibt
ist. In einer Ausführungsform
hat das Video-Verarbeitungsgerät 241 einen
Eingang 233 für
ein empfangenes Videosignal 229 und eine Konditionierungseinheit 225,
die das empfangene Videosignal verarbeiten kann, beispielsweise
von einem PAL-Signal in einen Videowürfel umsetzen kann. Weiterhin
ist in der Ausführungsform
ein Ausgang 235 für
ein ausgehendes Videosignal 231 vorgesehen, wobei dieses
Videosignal durch eine Ausgangsverarbeitungseinheit 227 gebildet
wird. Es ist u. a. interessant, wenn die Ausgangsverarbeitungseinheit 227 ein
Kompressionsmodell 228 erzeugt.
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10 zeigt
ein Video-Dekompressionsgerät 251 zum
Dekomprimieren eines komprimierten Videosignals 261 mit
einem Kompressionsmodell zu einer Computerdarstellung 261,
beispielsweise einem dreidimensionalen Videowürfel 201. Das Video-Dekompressionsgerät 251 hat
einen Eingang 225 für
ein komprimiertes Videosignal 261 und einen Ausgang 257 zum
Ausliefern eines dekomprimierten Videosignals 263, beispielsweise
eines Videowürfels 201.
Ggf. ist eine Ausgangsverarbeitungseinheit 265 vorgesehen
um Basis-Elektrode den Videowürfel
in ein PAL- oder NTSC-Signal umzuwandeln.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
des Video-Dekompressionsgeräts 251 ist
die Verarbeitungseinheit 253 zum Erzeugen der Computerdarstellung 262 mit
einem Speicher 271 verbunden, in dem ein zellulares Raummodell 273 gespeichert
ist.
-
1
- 3
- Aufteilung
- 1
- Erfassung
- 5
- Umwandlung
- 6
- Modellierung
- 7
- Auslieferung
