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Verbesserungen bei der Mustersuche

IP.com Disclosure Number: IPCOM000019467D
Original Publication Date: 2003-Oct-25
Included in the Prior Art Database: 2003-Oct-25
Document File: 2 page(s) / 48K

Publishing Venue

Siemens

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Abstract

Die Mustererkennung beschaeftigt sich mit dem Suchen und Erkennen von einem vorgegebenen Muster in einem Bild. Eine Mustersuche zeichnet sich nicht nur dadurch aus, dass sie tolerant gegenueber Verdrehungen und Verschiebungen in x/y-Richtung, sondern auch tolerant gegenueber Beleuchtungsaenderungen und Verzerrungen ist. Des Weiteren kann dem Anwender bei der Bedienung von Mustererkennungsprogrammen keine Festlegung von Parametern zugemutet werden, die tiefere Sachkenntnis voraussetzt. Das hier Vorgeschlagene sieht den Einsatz eines sog. Pyramidenverfahren vor (Abb. 1). Die Mustersuche findet auf verschiedenen Ebenen (Level) statt. Die Suche startet auf der groebsten Ebene, Level 3 und endet auf der feinsten Ebene, Level 0. Auf Level 3 sind 8x8 Pixel zu einem Pixel zusammengefasst, damit ist das Bild 8fach unterabgetastet. In diesem Bild wird das ebenso 8fach unterabgetastete Muster gesucht. Die gefundenen Punkte werden dem Suchalgorithmus der naechsten Ebene als Startpunkte uebergeben. Dadurch wird die Suche auf dieser Ebene beschleunigt. Es ergibt sich insgesamt ein Geschwindigkeitsvorteil.

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S

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Verbesserungen bei der Mustersuche

Idea: Klemens Schmitt, DE-Karlsruhe

Die Mustererkennung beschaeftigt sich mit dem Suchen und Erkennen von einem vorgegebenen Muster in einem Bild. Eine Mustersuche zeichnet sich nicht nur dadurch aus, dass sie tolerant gegenueber Verdrehungen und Verschiebungen in x/y-Richtung, sondern auch tolerant gegenueber Beleuchtungsaenderungen und Verzerrungen ist. Des Weiteren kann dem Anwender bei der Bedienung von Mustererkennungsprogrammen keine Festlegung von Parametern zugemutet werden, die tiefere Sachkenntnis voraussetzt.

Das hier Vorgeschlagene sieht den Einsatz eines sog. Pyramidenverfahren vor (Abb. 1). Die Mustersuche findet auf verschiedenen Ebenen (Level) statt. Die Suche startet auf der groebsten Ebene, Level 3 und endet auf der feinsten Ebene, Level 0. Auf Level 3 sind 8x8 Pixel zu einem Pixel zusammengefasst, damit ist das Bild 8fach unterabgetastet. In diesem Bild wird das ebenso 8fach unterabgetastete Muster gesucht. Die gefundenen Punkte werden dem Suchalgorithmus der naechsten Ebene als Startpunkte uebergeben. Dadurch wird die Suche auf dieser Ebene beschleunigt. Es ergibt sich insgesamt ein Geschwindigkeitsvorteil.

Des Weiteren wird eine automatische Schwellwerterkennung fuer eine optimale Konturextrahierung vorgeschlagen. Der Anwender legt einen bestimmten Bereich fest, der das zu erkennende Objekt enthaelt. Der Algorithmus bestimmt daraus die wichtigsten Eigenschaften, die zum Erkennen wichtig sind, wie z.B. Kanten und Konturen. Dies wird mit einem Kantenschwellwert erreicht. Wird ein Kantenpunkt gefunden, so wird die direkte Umgebung mit Hilfe eines reduzierten Kantenschwellwertes
(z.B. halbierter Wert) nach weiteren Kantenpunkten untersucht. Ist die Suche erfolgreich, dienen die gefundenen Punkte wiederum als Ausgangspunkte fuer eine weitere Suche. So setzt sich die Linie fort, bis keine weiteren Punkte mehr gefunden werden. Das hier Vorgeschlagene sieht eine automatische Erzeugung des Kantenschwellwertes fuer optimale Kanten vor. Aus der Standardabweichung der im Muster gefundenen Kantenpunkte wird ein minimaler Kantenschwellwert berechnet. Die Anzahl der gefundenen Kantenpunkte muss in einem vorgegebenen Intervall liegen. Dadurch ist (indirekt) ein Intervall fuer den Schwellwert vorgegeben. Die Suche startet mit einem hohen Schwellwert. Nach dem Ausduennen der Kanten und dem Verbinden von Kanten wird die Anzahl der gefundenen Konturpunkte ermittelt. Falls ein gewisses Mass an Punkten gefundene wurde, z.B. mind. 10% der Gesamtanzahl vorhandener Punkte,...