WO2008080185A2 - Verfahren zum ähnlichkeitsvergleich von zwei gegenständen - Google Patents
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- G06V10/758—Involving statistics of pixels or of feature values, e.g. histogram matching
Definitions
- the invention relates to a method according to the preamble of claim 1.
- the object of the invention is the similarity of two objects based on two
- Each object image is used in a number of images for evaluation, i. E. at least two images, preferably a plurality of images, of each of the two objects are made available or used for the similarity comparison.
- the respective image sets of the two subject images in the form of hyperspectral images with predetermined spectral resolution and / or in the form of images in different color channels, eg XYZ, ClELab, ClELuv, RGB and / or CHS color channels , present.
- spectral resolution e.g XYZ, ClELab, ClELuv, RGB and / or CHS color channels
- correspondingly many values of vectors can be created, which contributes to the accuracy of the similarity comparison.
- the method according to the invention can be used advantageously if the method for comparing the similarity of actual images of objects with target images stored in stored form is used, in particular for comparing an actual image, e.g. a printing unit, a surface design, an article surface, a fabric, a wallpaper, a veneer plate, a patterned article surface, with a corresponding, a target value specifying comparison image.
- an actual image e.g. a printing unit, a surface design, an article surface, a fabric, a wallpaper, a veneer plate, a patterned article surface, with a corresponding, a target value specifying comparison image.
- the invention further relates to a data carrier with a program stored on this program for carrying out the method according to the invention.
- Fig. 1 shows two sets of images to be compared.
- Fig. 3 shows a vector v of a certain length and its angle ⁇ with respect to a reference vector v ref .
- 4 shows a point cloud formed by the lengths of the vectors v and v ', respectively.
- Fig. 5 shows a point cloud formed by the difference angles of the vectors v and v ', respectively.
- Fig. 1 two sets of object images 1, 2, 3, 4, 5 and 1 ', 2', 3 ', 4', 5 'are shown, which originate from identical or congruent image areas. These images or image areas have pixels or pixels X ⁇ 1 , x 2 yi, x 3 , yi ..., xy 2 , x 2 y 2 > ⁇ 2, ••• •
- the individual images of the two image sets are using different recording techniques taking into account different image parameters, for example by recording the object in different wavelength ranges and / or different color channels.
- a vector is now formed in which the intensity values determined for the respective pixels in the individual images, ie gray values or color values, are entered. Is obtained in this manner, a number of vectors v ⁇ y containing as values of the color intensities of the mutually corresponding image points or pixels of the images of the two object images.
- All values of the pixels with the same x and y values of the individual images of each of the two image sets each yield a vector v * y (z,) with z elements, where z is the number of images in the image set or eg the number of color channels can be.
- Each vector can be interpreted as a point in z-dimensional space, as shown in FIG.
- the procedure is such that for each of these vectors v , v 'its length
- FIG. 3 explains the determination of the difference angles ⁇ and ⁇ 'of the vectors v and v ' to a predetermined reference vector v r ⁇ f .
- the length and angle of the vectors determined for the individual pixels of the image areas of the two image sets are possibly different due to any differences or deviations of the color values and thus the vectors are not the same length and / or include a different angle to the reference vector v ref . If one plots the lengths L and L 'of the vectors v and v ' obtained for corresponding pixels of the image areas of the two image sets against one another in a diagram, ie one forms points with the coordinates (L, L '), one obtains those shown in FIG 4 illustrated point cloud.
- the vector v g can be represented as the tuple (L, j , ⁇ , j ) or the vector v , / as (L 1J 1 , ⁇
- One is still at the position ij of the two sets of images and now the lengths L and L 'as well as the difference angles (Q 11 and ⁇ ,,') are to be compared.
- the lengths L are now plotted against the lengths U for the corresponding pixels in the diagram of FIG. 4 for the two vectors.
- the length Ly is plotted against the length Lj /, ie the x-section of the point in the diagram is determined by Ly, the y-section by Ly '.
- the resulting point has the coordinates (Ly, Lj /).
- angles ⁇ are plotted against the angles ⁇ 'in a second diagram according to FIG.
- the angle ⁇ y is plotted against the angle ⁇ y ', i. the resulting point in the diagram has the coordinates ( ⁇ y, ⁇ y '). This procedure is performed for all the pixels in the two sets of images, yielding two point clouds in the two diagrams of FIGS. 4 and 5.
- a characteristic straight line is laid through each of the two point clouds, or in each of the two point clouds, the respectively contained points are fitted or approximated with a straight line.
- the slopes and the abscissa sections of the two obtained straight lines, in particular the vector formed with these values, are then used as a measure for the evaluation of the similarity of the two object images. In this way one obtains a vector with numerical values or at most a single number, if the length of this vector is taken as a measure of the similarity between the two objects.
- the vector formed by the two gradients and the two abscissa sections of the straight lines in normal form is normalized or standardized by standard methods or the length of the normalized vector is determined and the number obtained as a measure of the similarity of the object images to be compared, especially the actual image and the target image, is considered. It can further be provided that the two slopes and the two abscissa sections are weighted and / or inverted such that their maximum value is 1.
- the corresponding images of the image sets correspond not only to the image areas but also to the wavelength ranges for which they were taken.
- the images to be compared or the corresponding images should have the same spatial resolution, otherwise a corresponding conversion of the image coordinates would have to take place in order to be able to compare corresponding images or congruent image regions.
- the selection or the creation of congruent image areas is carried out in particular in a preprocessing of the images to be compared with one another. It is advantageous if, for the purpose of creating corresponding identical image areas, the object images or the images of the image sets are subjected to preprocessing, e.g. a rotation, equalization, resizing and / or displacement.
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Description
Verfahren zum Ähnlichkeitsvergleich von zwei Gegenständen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1. Ziel der Erfindung ist es, die Ähnlichkeit von zwei Gegenständen anhand von zwei
Gegenstandsbildern zu ermitteln, insbesondere die Ähnlichkeit von zwei Gegenstandsbildern mit ähnlichem Inhalt zu ermitteln bzw. diese Ähnlichkeit möglichst einfach mit geringem Rechenaufwand, insbesondere mit einer Zahl, darzustellen.
Dieses Ziel wird bei einem Verfahren der eingangs genannten Art durch Verwirklichung der im Kennzeichen des Patentanspruches 1 angeführten Merkmale erreicht.
Mit diesen Merkmalen ist es möglich, numerische Werte zu erhalten, die allenfalls in Form eines Vektors angeordnet werden können, wobei diese numerischen Werte oder die Länge des Vektors als Maß für die Ähnlichkeit der beiden Gegenstandsbilder herangezogen werden können. Damit wird die Beurteilung der Ähnlichkeit gut reproduzierbar und einfach.
Von Vorteil ist es dabei, wenn vorgesehen ist, dass für den Vergleich aus den beiden Gegenstandsbildern idente bzw. deckungsgleiche Bereiche ausgewählt werden oder die beiden Gegenstandsbilder idente bzw. deckungsgleiche Bildbereiche darstellen. Durch Auswahl von identen bzw. deckungsgleichen Bereichen kann die Genauigkeit des
Vergleiches beträchtlich erhöht werden. Des weiteren ist es von Vorteil, wenn der
Beurteilung Bilder von Gegenständen zugrunde gelegt werden, die bei Betrachtung mit dem menschlichen Auge vorab als in gewisser Weise ähnlich bewertet werden. Dadurch wird ausgeschlossen, dass als von vornherein als nicht ähnlich zu bewertende Bilder einem Vergleich unterzogen werden und somit unverhältnismäßig langer Rechenaufwand für die Feststellung einer nicht vorhandenen Ähnlichkeit vermieden werden kann.
Jedes Gegenstandsbild wird in einer Anzahl von Bildern zur Beurteilung herangezogen bzw. zur Verfügung gestellt, d.h. es werden zumindest zwei Bilder, vorzugsweise eine Vielzahl von Bildern, von jedem der beiden Gegenstände zur Verfügung gestellt bzw. für den Ähnlichkeitsvergleich herangezogen.
Von Vorteil ist es, wenn die jeweiligen Bildsätze der beiden Gegenstandsbilder in Form von hyperspektralen Bildern mit vorgegebener spektraler Auflösung und/oder in Form von Bildern in unterschiedlichen Farbkanälen, z.B. XYZ-, ClELab-, ClELuv-, RGB- und/oder CHS-Farbkanälen, vorliegen. Aufgrund der Mehrzahl der vorgesehenen Bilder können entsprechend viele Werte umfassende Vektoren erstellt werden, was der Genauigkeit des Ähnlichkeitsvergleiches zuträglich ist.
Zweckmäßig zur Einschränkung des Rechenaufwandes kann es sein, aus den beiden Bildsätzen, insbesondere Bildsätzen mit hyperspektralen Bildern, eine vorgegebene Anzahl von jeweils korrespondierenden Bildern aus den Bildsätzen für die Überprüfung der Ähnlichkeit auszuwählen, mit der Maßgabe, dass die ausgewählten Bilder für den optischen Eindruck der zu beurteilenden Gegenstandsbilder auf das menschliche Auge von Bedeutung sind.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist vorteilhaft einsetzbar, wenn das Verfahren zum Ähnlichkeitsvergleich von Ist-Bildern von Gegenständen mit in gespeicherter Form vorliegenden Sollbildern eingesetzt wird, insbesondere zum Vergleich eines Ist-Bildes, z.B. eines Druckwerkes, einer Oberflächengestaltung, einer Gegenstandsfläche, eines Gewebes, einer Tapete, einer Furnierplatte, einer mit einem Muster versehenen Gegenstandsoberfläche, mit einem entsprechenden, einen Sollwert vorgebenden Vergleichsbild.
Die Erfindung betrifft ferner einen Datenträger mit einem auf diesem gespeicherten Programm zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der Zeichnung beispielsweise näher erläutert. Fig. 1 zeigt zwei zu vergleichende Bildersätze. Fig. 2 zeigt die Darstellung eines Vektors v für eine Position xy im z-dimensionalen Raum, wobei z = 3. Fig. 3 zeigt einen Vektor v mit bestimmter Länge und seinen Winkel Θ in Bezug auf einen Referenzvektor v ref. Fig. 4 zeigt eine Punktwolke, gebildet von den Längen der Vektoren v bzw. v '. Fig. 5 zeigt eine Punktwolke, gebildet von den Differenzwinkeln der Vektoren v bzw. v '.
In Fig. 1 sind zwei Sätze von Gegenstandsbildern 1 , 2, 3, 4, 5 bzw. 1', 2', 3', 4', 5' dargestellt, die von identen bzw. deckungsgleichen Bildbereichen stammen. Diese Bilder bzw. Bildbereiche besitzen Bildpunkte bzw. Pixel X^1, x2yi, x3,yi ..., Xiy2, x2y2> ^2, ••• • Die einzelnen Bilder der beiden Bildsätze sind mit unterschiedlichen Aufnahmetechniken unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bildparameter angefertigt, z.B. durch Aufnahme des Gegenstandes in verschiedenen Wellenlängenbereichen und/oder verschiedenen Farbkanälen. Für jeden(s) Bildpunkt bzw. Pixel wird nun ein Vektor gebildet, in den die für die jeweilige Bildpunkte in den einzelnen Bildern ermittelten Intensitätswerte, d.h. Grauwerte oder Farbwerte, eingetragen werden. Man erhält auf diese Weise eine Anzahl von Vektoren vχy, die als Werte die Farbintensitäten der einander entsprechenden Bildpunkte bzw. Pixel der Bilder der beiden Gegenstandsbilder enthalten.
Es ist verständlich, dass die Anzahl der Bilder jedes Satzes von Gegenstandsbildern gleich groß ist und einander korrespondierende Bilder der beiden Sätze unter gleichen Aufnahmebedingungen aufgenommen wurden. Für jeden Bildpunkt XiYk (i=1...n; k= 1....m) der beiden Bildsätze können die Intensitätswerte, insbesondere
Grauwerte oder Farbwerte, des betrachteten Bildbereiches der einzelnen Bilder 1 , 2, 3 ...;
1', 2', 3', in Form eines Vektors v , v ' dargestellt werden.
Alle Werte der Bildpunkte mit gleichen x- und y-Werten der einzelnen Bilder jedes der beiden Bildsätze ergeben jeweils einen Vektor v*y (z,) mit z Elementen, wobei z die Anzahl der Bilder im Bildsatz ist bzw. z.B. die Anzahl der Farbkanäle sein kann. Jeder Vektor kann als Punkt im z-dimensionalen Raum interpretiert werden, wie Fig. 2 zeigt.
Im Folgenden wird derart vorgegangen, dass für jeden dieser Vektoren v , v ' seine Länge | v | , | v ' | ermittelt wird und für jeden Vektor v sein Differenzwinkel Θ bzw. für jeden Vektor v ' sein Differenzwinkel Θ' zu einem vorgegebenen Referenzvektor v ref ermittelt wird. Es werden ferner die von den Längen der Vektoren v , v ' der einzelnen Bildpunkte der beiden Bildsätze gebildete Punktwolke und die von den Werten der Differenzwinkel Θ und Θ' der Vektoren v , v ' der einzelnen Bildpunkte der beiden Bildsätze in Bezug auf den Referenzvektor v ref gebildete Punktwolke ermittelt.
Fig. 3 erläutert die Ermittlung der Differenzwinkel Θ bzw. Θ' der Vektoren v bzw. v ' zu einem vorgegebenen Referenzvektor v rβf. Die Länge und Winkel der für die einzelnen Pixel der Bildbereiche der beiden Bildsätze ermittelten Vektoren sind aufgrund allfälliger Unterschiede bzw. Abweichungen der Farbwerte gegeneinander allenfalls verschieden und damit sind die Vektoren nicht gleich lang und/oder schließen einen anderen Winkel zum Referenzvektor v ref ein. Trägt man die Längen L und L' der für korrespondierende Pixel der Bildbereiche der beiden Bildsätze erhaltenen Vektoren v bzw. v ' in einem Diagramm gegeneinander auf, d.h. man bildet Punkte mit den Koordinaten (L, L'), so erhält man die in Fig. 4 dargestellte Punktwolke. Analog erhält man eine weitere, in Fig. 5 dargestellte, Punktwolke, wenn man die Winkel Θ und Θ' der Vektoren v bzw. v ' korrespondierender Pixel zum Referenzvektor gegeneinander aufträgt, d h. Punkte mit den Koordinaten (Θ, Θ1) bildet. Diese Punktwolken bzw. die zwei derart erstellten Mengen von Wertepaaren bilden die Grundlage für die weitere Auswertung.
Zur beispielsweisen Erläuterung wird auf die in den beiden Gegenstandsbildern gemäß Fig. 1 korrespondierenden Pixel x,Vj bzw. xy/ verwiesen. Für den Vektor v ,j über die Pixel x,y, bildet man die Länge L1, und den Winkel Θg zu einem festen Referenzvektor v ref. Für den Vektor v ,j' über die Pixel xy/ bildet man ebenfalls die Länge Lg' und den Winkel Θ,/ zu diesem festen Referenzvektor v ref
Der Vektor v g kann als das Tupel (L,j, Θ,j) dargestellt werden bzw. der Vektor v ,/ als (L1J 1, Θ|/). Man befindet sich noch immer auf der Position ij der beiden Bildsätze und nunmehr sollen die Längen L und L' sowie die Differenzwinkel (Q11 und Θ,,') verglichen werden.
Zum Vergleich werden jetzt im Diagramm gemäß Fig. 4 für die beiden Vektoren die Längen L gegen die Längen U für die korrespondierenden Pixel aufgetragen. Es wird die Länge Ly gegen die Länge Lj/ aufgetragen, d.h. der x-Abschnitt des Punkts im Diagramm wird durch Ly bestimmt, der y-Abschnitt durch Ly'. Der resultierende Punkt hat die Koordinaten (Ly, Lj/).
Ebenso werden für korrespondierende Pixel die Winkel Θ gegen die Winkel Θ' in einem zweiten Diagramm gemäß Fig. 5 aufgetragen. Es wird der Winkel Θy gegen den Winkel Θy' aufgetragen, d.h. der resultierende Punkt im Diagramm hat die Koordinaten (Θy, Θy') Diese Vorgangsweise wird für alle Bildpunkte in den beiden Bildersets durchgeführt, womit man zwei Punktwolken in den beiden Diagrammen gemäß Fig. 4 und 5 erhält.
Für den Fall, dass die beiden Bildersets gleich sind, sind die Werte der jeweils korrespondierenden Vektoren v und v ' gleich, dann sind auch deren Längen L und L1 sowie deren Winkel Θ und Θ' zu dem festgelegten Winkel des Referenzvektors v ref gleich. In diesem Fall, in dem die Längen bzw. die Winkel gleich sind, würden die Diagramme nur Punkte auf einer 45°-Linie durch den Ursprung (y=x) enthalten. Soferne die Vektoren der Bildpunkte der beiden Bildersets jedoch ungleiche Längen und/oder Winkel besitzen, ergeben sich die Punktwolken und die diese Punktwolken annähernden Geraden stellen ein Maß für die Ähnlichkeit der Bilder der beiden Bildersets dar.
Im Folgenden wird durch jede der beiden Punktwolken eine charakteristische Gerade gelegt bzw. in jeder der beiden Punktwolken werden die jeweils enthaltenen Punkte mit einer Geraden gefittet bzw. angenähert. Die Steigungen und die Abszissenabschnitte der beiden erhaltenen, in Normalform gebrachten Geraden, insbesondere der mit diesen Werten gebildete Vektor, werden sodann als Maß für die Beurteilung der Ähnlichkeit der beiden Gegenstandsbilder herangezogen. Auf diese Weise erhält man einen Vektor mit Zahlenwerten bzw. allenfalls eine einzige Zahl, wenn man die Länge dieses Vektors als Maß für die Ähnlichkeit zwischen den beiden Gegenstandsbildern heranzieht.
Von Vorteil ist es, wenn der von den beiden Steigungen und den beiden Abszissenabschnitten der Geraden in Normalform gebildete Vektor normiert bzw. mit Standardverfahren normalisiert bzw. die Länge des normierten Vektors ermittelt wird und die erhaltene Zahl als Maß für die Ähnlichkeit der zu vergleichenden Gegenstandbilder, insbesondere des Istbildes und des Sollbildes, angesehen wird. Dabei kann ferner vorgesehen sein, dass die beiden Steigungen und die beiden Abszissenabschnitte derart gewichtet und/oder invertiert werden, dass ihr Maximalwert 1 beträgt. Exakte Ergebnisse erhält man, wenn die Gerade durch die Punktwolke der Längen und die Punktwolke der Winkelabweichungen der Vektoren v , v ' mit Hilfe von statistischen Methoden, insbesondere der Methode der kleinsten Quadrate oder eines
Fittings mittels Ridge-Regression oder mittels Maxim um-Likelihood-Methoden oder robusten Schätzverfahren, insbesondere M. Schätzer und W. Schätzer, oder mittels Kaiman-Filterung ermittelt wird.
Für Bildsätze, die hyperspektrale Bilder und/oder Aufnahmen in einer Anzahl von Farbkanälen umfassen, ist es erforderlich, dass die einander korrespondierenden Bilder der Bildsätze nicht nur bezüglich der Bildbereiche sondern auch bezüglich der Wellenlängenbereiche, für die sie aufgenommen wurden, korrespondieren. Die zu vergleichenden bzw. die korrespondierenden Bilder sollen dieselbe räumliche Auflösung besitzen, andernfalls müsste eine entsprechende Umrechnung der Bildkoordinaten erfolgen, um korrespondierende Bilder bzw. deckungsgleiche Bildbereiche vergleichen zu können. Die Auswahl bzw. das Erstellen deckungsgleicher Bildbereiche wird insbesondere in einer Vorverarbeitung der miteinander zu vergleichenden Bilder vorgenommen. Von Vorteil ist es, wenn zur Erstellung von einander entsprechenden identen bzw. deckungsgleichen Bildbereichen die Gegenstandsbilder bzw. die Bilder der Bildsätze einer Vorverarbeitung, z.B. einer Drehung, Entzerrung, Größenveränderung und/oder Verschiebung, unterzogen werden.
Claims
1. Verfahren zum Ähnlichkeitsvergleich von zwei Gegenständen, bei dem von den beiden Gegenständen aufgenommene digitale Gegenstandsbildern, insbesondere ein Istbild und einem Sollbild, verglichen werden, wobei für den Vergleich aus den beiden Gegenstandsbildern idente bzw. deckungsgleiche Bereiche ausgewählt werden oder die beiden Gegenstandsbilder idente bzw. deckungsgleiche Bildbereiche darstellen, dadurch gekennzeichnet,
- dass jedes der von den beiden Gegenständen zur Verfügung gestellte bzw. herangezogene Gegenstandsbild, insbesondere das Istbild und das Sollbild, einen
Bildsatz von zumindest zwei Bildern, vorzugsweise von einer Vielzahl von Bildern (1 , 2, 3 ...; 1', 2', 3' ) umfasst,
- dass für jeden der beiden Bildsätze die Intensitätswerte, insbesondere Grauwerte oder Farbwerte, für jeden Bildpunkt des Bildbereiches der einzelnen Bilder (1 , 2, 3 ...; 1", 2', 3', ) in Form eines Vektors (v , v ') dargestellt werden,
- dass aus jedem Vektorpaar (v ;v ') von korrespondierenden Bildpunkten (x,, yύ x{, y-,') eine Wertepaar (L, U) bestehend aus den Längen L und L' der Vektoren v und v ' ermittelt und diese Werte gegeneinander in einem Diagramm aufgetragen bzw. diese Wertepaare als Punkte in einem Diagramm bzw. als Punktwolke dargestellt werden, - dass für jedes Vektorpaar (v ; v ') der Differenzwinkel (Θ) des Vektors v und der Differenzwinkel (Θ1) des Vektors v ' jeweils gegenüber einem Referenzvektor (v ref) ermittelt werden, aus diesen Winkeln Θ und Θ' eine Wertepaar (Θ, Θ') gebildet wird und diese Werte gegeneinander in einem Diagramm aufgetragen bzw. diese Wertepaare in einem Diagramm als Punktwolke dargestellt werden, - dass durch jede der beiden Punktwolken eine charakteristische Gerade gelegt wird bzw. in jeder der beiden Punktwolken die jeweils enthaltenen Punkte mit einer Geraden gefittet bzw. angenähert werden und
- dass die Steigungen und die Abszissenabschnitte der beiden erhaltenen Geraden, insbesondere in Form eines damit gebildeten Vektors, als Maß für die Beurteilung der Ähnlichkeit der beiden Gegenstandsbilder herangezogen bzw. angesehen werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der von den beiden Steigungen (^ , k2) und den beiden Abszissenabschnitten (d1 ? d2) gebildete Vektor normiert bzw. mit Standardverfahren normalisiert bzw. die Länge des normierten Vektors ermittelt wird und die erhaltene Zahl als Maß für die Ähnlichkeit der zu vergleichenden Gegenstandbilder, insbesondere des Istbildes und des Sollbildes, angesehen wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die beiden Steigungen (ku k2) und die beiden Abszissenabschnitte (di, d2) derart gewichtet und/oder invertiert werden, dass ihr Maximalwert 1 beträgt.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die jeweilige Gerade durch die Punktwolke der Längen - und der Winkelabweichungen der Vektoren (v , v ') mit Hilfe von statistischen Methoden, insbesondere der Methode der kleinsten Quadrate oder eines Fittings mittels Ridge-Regression oder mittels Maximum- Likelihood-Methoden oder robusten Schätzverfahren, insbesondere M. Schätzer und W. Schätzer, Karhunen-Loeve transform oder mittels Kalman-Filterungermittelt wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die beiden Bildsätze in Form von hyperspektralen Bildern mit vorgegebener spektraler Auflösung und/oder in Form von Bildern in unterschiedlichen Farbkanälen, z.B. XYZ-, ClELab-, ClELuv-, RGB- und/oder CHS-Farbkanälen, vorliegen.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass aus den beiden Bildsätzen, insbesondere Bildsätzen mit hyperspektralen Bildern, eine vorgegebene Anzahl von jeweils korrespondierenden Bildern für die Überprüfung der Ähnlichkeit ausgewählt wird, mit der Maßgabe, dass die ausgewählten Bilder für den optischen Eindruck der zu überprüfenden Gegenstandsbilder auf das menschliche Auge von Bedeutung sind.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass zur Erstellung einander entsprechender identer bzw. deckungsgleicher Bildbereiche die
Gegenstandsbilder bzw. die Bilder der Bildsätze einer Vorverarbeitung, z.B. einer Drehung, Entzerrung, Größenveränderung und/oder Verschiebung, unterzogen werden.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren zum Ähnlichkeitsvergleich von Ist-Bildern von Gegenständen mit in gespeicherter Form vorliegenden Sollbildern eingesetzt wird, insbesondere zum Vergleich eines Ist-Bildes, z.B. eines Druckwerkes, einer Oberflächengestaltung, eines Gegenstandes, eines Gewebes, einer Tapete, einer Furnierplatte oder einer mit einem Muster versehenen Gegenstandsoberfläche, mit einem jeweils entsprechenden Bildbereich eines einen Sollwert vorgebenden Vergleichsbild.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Beurteilung Bilder von Gegenständen zugrunde gelegt werden, die bei Betrachtung mit dem menschlichen Auge als ähnlich bewertet werden.
10. Datenträger, dadurch gekennzeichnet, dass auf ihm ein Programm zur Ausführung des in den Ansprüchen 1 bis 9 beanspruchten Verfahrens gespeichert ist.
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