Mustererkennung 1989

This paper gives an analysis of a variety of morphological vision procedures. The analysis is designed to illustrate the power and flexibility of mathematical morphology for the extraction of shape information from gray tone and binary images.

Die Einführung nichtmetrischer Anordnungsrelationen ermöglicht eine graphentheoretische Beschreibung von Punktstrukturen ohne zusätzliches a-priori-Wissen. Durch die Definition geeigneter Isomorphie- bzw. Monomorphiekriterien kann das Korrespondenzproblem zwischen zwei beliebigen orthogonalen Abbildungen planarer Objekte durch einen effizienten Suchalgorithmus gelöst werden. Ferner lassen sich die Anordnungsrelationen zur Erkennung eines 3D-Objektes in einer Abbildung innerhalb eines vorgegebenen Aspektwinkelbereiches anwenden.

In der digitalen Bildverarbeitung und Computergrafik ist für viele Anwendungsfälle die Beherrschung verschiedener geometrischer Transformationen, insbesondere von Bewegungstransformationen wie Verschiebungen, Drehungen und Spiegelungen wichtig.

Das in der kontinuierlichen Ebene sehr einfache Konzept der Mittelachsentransformation zur Beschreibung binärer Formen konnte bisher nur in Teilen auf die diskrete Ebene übertragen werden, da topologische Aspekte und euklidische Metrik sich nicht zwanglos vereinigen lassen, solange am diskreten Raster festgehalten wird. Die Evaluation des Voronoi-Diagramms einer Objektberandung fördert die frühzeitige Loslösung vom diskreten Bildraster. Im Sinne einer alternativen Definition des euklidischen Skeletts wird ein einfaches Kriterium zur Extraktion von signifikanten Diagrammkomponenten postuliert, einschliesslich der Garantie zusammenhängender Skelette und ihrer Invarianz gegenüber Ähnlichkeitsabbildungen. Die sog. Voronoi-resp. V-Skelette dienen als Ausgangsbasis für einen nachfolgenden Erkennungsprozess, wobei Isolation der Objekte ohne Rückgriff auf vorangehende Identifikation stattfinden kann. Die Identifikation ist sowohl für geometrisch starre als auch „elastische“ Objekte durchführbar.Die Methode als Ganzes präsentiert sich als erfolgreiche diskrete Umsetzung des Blumschen Skelettkonzepts.

The Hough transform is used in picture processing for detecting linear structures in binary images. It associates to each line running through the image the integral along this line of the gray value function. There are many different possibilities for parametrizing lines in the plane and, depending on the applications under consideration, there exist many approaches for parametrization having different properties. The aim of this paper is to give a unified theoretical framework for the parametrization of the Hough transform. On the basis of this theoretical work it becomes possible to compare different parametrizations proposed so far and to construct parametrizations having desirable properties.

Das Verfahren des Scale Space Filtering wurde bisher in der Bildverarbeitung zur Beschreibung und Erkennung von ebenen Kurven sowie zweidimensionalen Formen benutzt. In diesem Beitrag wird eine darauf basierende neue Methode zur Berechnung der fraktalen Dimension von digitalen Grauwertbildern vorgestellt. Die fraktale Dimension wird als ein quantitatives Maß zur Texturanalyse, speziell der Textursegmentation, eingesetzt.

Auf dem Bildauswertungssystem VISTA (Visuelles Interpretationssystem für Technische Anwendungen) wurde der von Sugihara /6/ vorgeschlagene Algorithmus zur Interpretation von Strichzeichnungen implementiert. Seine Methode erlaubt es, aus zweidimensionalen Strichzeichnungen polyedrischer Objekte eine qualitative, topologische Beschreibung abzuleiten. Die Methode soll benutzt werden, um geeignete Werkstücke in ihrer Fertigungsumgebung erkennen zu können. Blechbiegeteile (siehe Abb. 1a–1b) sind Werkstücke, die dafür in Frage kommen, da man sie unter der Annahme einer örtlich eng begrenzten Biegezone als Polyeder betrachten und deren berechnete Konturbilder als Eingang für den Interpretations-Algorithmus verwenden kann.

Es wird ein recheneffizientes und robustes Verfahren zur Lagebestimmung dreidimensionaler Objekte aus einer monokularen Ansicht vorgestellt. Das Verfahren basiert auf einer attributierten Relaxation. Es ist in der Lage auch bei komplexen Szenen mit mehreren sich überlappenden Objekten gute Resultate zu liefern.

Für das 3-D-Maschinensehen mit einer Triangulationskamera wird eine neue Klasse hybrider Codes zur flächenhaften Objektmarkierung eingeführt. Diese Codes vereinigen die Genauigkeit analoger Markierungsfunktionen mit der Robustheit digitaler Codes. Maximale Meßgeschwindigkeit wird erzielt, indem die Codes die verfügbare Qualität des Videosignals ausnutzen.Eine aktive 3-D-Kamera, bestehend aus Laser-Codeprojektor, CCD-Sensor und Codierungssystem kann sowohl für Messungen im Submillimeter-Bereich, als auch für die Objekterkennung im Meterbereich eingesetzt werden. Durch automatische Analyse des Nachrichtenkanals „Projektor-Objekt—Kamera-Bildspeicher“ und variable Codegenerierung kann die jeweils verfügbare Kanalkapazität ausgenutzt werden, um die Übertragungszeit der Markierungsinformation zu minimieren. Die Projektion und Bildsequenzaufnahme für eine topographische Karte mit absoluten Distanzwerten erfordert zwischen 160 ms bis 320 ms.

Es werden verschiedene Verfahren des Shape from Shading (Form aus Schattierung) vorgestellt und Ergebnisse präsentiert, die mit diesen Methoden erzielt wurden.Bei Shape from Shading werden aus den Daten eines einzigen Grauwertbildes die in der Szene vorliegenden Oberflächenformen berechnet. Das erste hier gezeigte Verfahren liefert eine schnelle Grobklassifikation der Oberflächen als eben, zylindrisch oder sphärisch. Bei zwei weiteren Methoden wird durch eine lokale Untersuchung der Grauwertänderung in der Umgebung eines jeden Bildpunktes die Oberflächennormale in jedem Punkt bestimmt. Aus diesen Daten kann dann die Oberflächenform rekonstruiert werden. Das vierte Verfahren beruht auf einer biologisch motivierten Approximation der Reflexionsfunktion der Oberfläche. Unter dieser Voraussetzung kann direkt aus der Grauwertfunktion auf die Oberflächenform geschlossen werden.Bei der Erprobung der Methoden hob sich speziell ein Verfahren durch gute Ergebnisse hervor.

Will man Bilder einer erweiterten Nutzung durch Computer zuführen, ist es sinnvoll, sie tiefer zu strukturieren und gesuchten Klassen und Bedeutungsinhalten zuzuordnen, d.h. „verstehen“ zu lassen. Wir stellen ein System zum Verstehen von Dokumenten nach Bildvorlagen vor, in welchem alles Wissen konsequent in semantisch eindeutigen Konzepten repräsentiert ist. Aus diesen Konzepten leitet ein flexibel steuerbarer Schlußfolgerungsprozeß logische Aussagen bzw. Hypothesen über das Bild her und versucht, diese im Bild zu bestätigen. Zur Beherrschung der mächtigen Suchräume in den Konzept-, Bildobjekt- und vor allem Hypothesennetzen verfügt das Analysesystem über reichhaltig Metawissen und Möglichkeiten, um die Schlußfolgerungsstrategie effizient zu gestalten. Stichwörter sind hier: Heuristiken, Focus of Attention und Truth Maintenance. Anwendungszweck des als Prototyp entwickelten Systems ist die Überführung von Papierdokumenten in Textverarbeitungssysteme oder Datenbanken. Außerdem stellen Dokumente einen relativ einfachen Objektbereich dar, in welchem diese für die Bildanalyse allgemein interessanten Verfahren systematisch erprobt werden können.

Flexible und automatisierte Produktionsanlagen sind eine wichtige Voraussetzung für die Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit der produzierenden Unternehmen. Gerade bei der automatischen Fertigung in kleinen Losgrößen mit möglichst geringen Rüstzeiten ist es notwendig, den Materialfluß flexibel zu gestalten. Dies bedingt jedoch die Identifikation und Lageerkennung der Werkstücke an den Bearbeitungseinheiten. Dazu bieten sich insbesondere Sensorlösungen an. Der vorliegende Artikel beschreibt ein kameragestütztes Lageerkennungssystem, daß unter Verwendung kostengünstiger Hard- und Software in eine Bearbeitungszelle integriert und dort mit Erfolg eingesetzt wurde.

In dem vorliegenden Bericht werden Methoden zur Auswertung von multispektralen Aufnahmen leuchtender Prozesse (Flammen von z.B. Kerze, Bunsenbrenner, Satelliten-Steuertriebwerk) vorgestellt. Bei den Prozessen handelt es sich um Volumenstrahler, das heißt, die Aufnahmen sind Projektionen der dreidimensionalen Strahlungsdichte in die zweidimensionale Kameraebene. Aus diesen projektiven Aufnahmen der Prozesse muß zunächst die räumliche Verteilung der Meßgrößen gewonnen werden. Dies geschieht mit Hilfe von Methoden der Computer-Tomographie. Mit Verfahren der Pyrometrie wird dann die räumliche Temperaturverteilung bestimmt.

Es wird ein Bildverarbeitungssystem beschrieben, das Daten über die Wirkung von Schädlingsbekämpfungsmitteln gewinnt. Aus Bildsequenzen werden Gesamt- und Einzelaktivität sowie Populationsdynamik ermittelt. Ein spezielles Skelettierungsverfahren bestimmt Form und Bewegungsart einzelner, länglich geformter Objekte.

Digitale Bilder stellen eine größere Datenmenge (ab 256 kByte) dar, als sie bei konventioneller Datenübertragung auftritt. In dieser Arbeit wird eine Methode präsentiert, welche sowohl progressive Übertragung als auch komprimierte Speicherung von digitalen Bildern ermöglicht. Diese Methode wurde von Burt und Adelson für die 5 × 5/4 Pyramide entwickelt. Wir verwenden als Datenstruktur eine 3 × 3/2 Pyramide. Dadurch ist ein glatterer Bildaufbau bei der Übertragung möglich. Die Komprimierungsraten, die sich bei Versuchen ergaben, liegen zwischen 1:10 und 1:20.

Im Rahmen von Maßnahmen zur Krebsfrüherkennung fallen große Mengen von Zellausstrichpräparaten zur mikroskopischen Begutachtung an. In der ersten Stufe der Auswertung werden aus der Gesamtmenge der Präparate, in der die negativen, das heißt gesunden, bei weitem überwiegen, die eindeutig negativen Fälle ausgesondert.

Wir stellen einen Ansatz zur Extraktion schmaler Adern in verrauschten medizinischen Einzelbildern vor. Es werden im wesentlichen Eigenschaften wie die nahezu konstante Aderdicke, die Parallelität und gleiche Steilheit der Ränder als Vorwissen benutzt. Obwohl an Verzweigungsstellen noch Erkennungsfehler auftreten, reicht die Auflösung außerhalb dieser Bereiche bis zu einer Aderbreite von 2-3 Bildpunkten. Der Algorithmus ist klinisch noch nicht erprobt und nicht als Produkt erhältlich.

Durch die Entwicklung von Raytracingverfahren [2,3], welche ohne Oberflächenin-formation arbeiten, ist es möglich geworden, biologische Objekte aus CT- und MR- Schnittserien transparent erscheinen zu lassen. In den rekonstruierten Bildern konnte aufgrund der transparenten Darstellung die Größe und Lage von Organen„erahnt“ werden. Eine klare Trennung bzw. Abbildung der Organe kann mit dem Raytracingverfahren alleine nicht ezielt werden, da die Information der Grauwerte von solchen Schnittserien nicht ausreichend ist. Allerdings ist in vielen Fällen gerade die genauere Betrachtung der einzelnen Organe für eine eindeutige Diagnosefindung von Bedeutung. Bei tumorösen Veränderungen interessiert zusätzlich auch noch das Organinnere.Daher suchen wir in unserer Arbeitsgruppe nach geeigneten Segmentations- bzw. Klassifikationsverfahren, um bei der dreidimensionalen Visualisierung von Schnittserienbildern eine klar erkennbare Organdifferenzierung durchführen zu können. Zu diesem Zweck benutzen wir die selbstlernende topologische Merkmalskarte als geeignetes Hilfsmittel.

We describe research toward a general multi-scale edge detection scheme. Since local discontinuity profiles at arbitrary loci in two-dimensional discrete images can be characterized as possessing prior unknown scales along the gradient direction, convolution of the discrete intensity function with kernels of fixed spatial operator support evidently results in only locally suboptimal and thus non-reliable operator responses. Hence we propose a multi-scale scheme following Marr’s and Korn’s approach. We present the theoretical framework for the 1-D case as well as results from an initial experimental implementation for the two-dimensional discrete case of X-ray computed tomograms.

A means is described of analyzing two- and three-dimensional images into a directed acyclic graph of visually sensible, coherent regions and of using this DAG as the basis for interactive object definition. The image analysis is in terms of the geometry of the intensity surface via a multiscale approach with a focus on symmetry properties about ridges. The image analysis method, a system for interactive object definition, and results of their use on two-dimensional images are reported.

Intention für den hier dargelegten, neuen Ansatz zur Segmentierung von gekrümmten Kurven war, eine Methode zu finden, mit der es möglich ist, Polygonzüge miteinander zu vergleichen. Ähnlichkeiten sollten auch dann festgestellt werden, wenn die Polygonzüge sich zwar hinsichtlich der Stützstellen erheblich unterscheiden, wenn aber die Polygonzüge als Approximation derselben stetig gekrümmten Kontur entstanden sind. Mit der hier dargelegten Segmentierungsmethode können diese Vorgaben erfüllt werden. Es ist darüber hinaus sogar möglich die Polygonzüge unabhängig von ihrem Maßstab zu vergleichen.Eine Kontur wird in Abschnitte zerlegt, die invariant sind gegenüber Verschiebungen, Drehungen und Größenänderung der Kontur. Diese Abschnitte können aus dem die Kontur approximierenden Polygonzug näherungsweise berechnet werden. Damit können für zwei Polygonzüge, die dieselbe Kontur approximieren, Segmente mit einer Vielzahl von Merkmalen bestimmt werden. An einem Beispiel wird gezeigt, daß mit diesen Segmenten offene, sich unter Umständen nur überlappende Kurven verglichen werden können.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Bestimmung der Fensterform und -größe zweidimensionaler Medianfilter für deren Anwendung in der Bildsegmentierung. Ausgangspunkt ist der Begriff der Ursignale von Medianfiltern (engl, root signals). Ursignale eines gegebenen Medianfilters sind solche Signale, die gegenüber der Anwendung dieses Medianfilters invariant sind. Zunächst wird gezeigt, wie sich für ein gegebenes Medianfilter ein spezielles binäres Ursignal bestimmen läßt, das das kleinste überlebensfähige Objekt des Medianfilters (engl, smallest surviving object, SSO) genannt wird. Danach wird ein Verfahren beschrieben, das für ein beliebiges gegebenes Bild, einen interessierenden Auschnitt davon oder für spezielle Objekte eines Bildes, das flächengrößte Fenster eines Medianfilters generiert, das dieses Bild bzw. diese Objekte in der Menge seiner Ursignale enthält. Dieses Medianfilter wird das Optimalmedianfilter oder engl.matched median filter bezüglich des gegebenen Bildes bzw. der gegebenen Objekte genannt. Schließlich wird anhand einiger Beispiele gezeigt, wie sich das Verfahren zur Bestimmung des Optimalmedianfilters nutzbringend zum Zweck der Bildsegmentierung einsetzen läßt.

We describe research toward accurate and reliable general-purpose segmentation of two-dimensional static monocular images of 3-D scenes. The computational architecture composed of competitive/cooperative processes is an extension of the Grossberg/Mingolla scheme which is a partial outcome of Grossberg’s theory for preattentive visual computation. Our experimental software testbed has been designed to incorporate an initial linear filtering cascade consisting of a) firstly applying isotropic center-surround operators and b) secondly applying appropriately scaled directionally sensitive anisotropic operators. The use of different types of orientationally sensitive operators allows for both extraction of different classes of primitives and simple emergent groupings based on spatial proximity. In this article we focus on the extraction of junctions which may occur in any order n (i.e. n is the number of terminating edges) and which’ constituents may have prior unknown oblique orientation.

In dem vorliegenden Beitrag wird gezeigt, daß für das von Nagel 87 formulierte Minimierungsproblem zur Bestimmung von Geschwindigkeitsvektorfeldern in Bildfolgen eine eindeutige, stetig von den Eingangsdaten abhängige Lösung existiert. Aus den Eigenschaften des Ansatzes folgt, daß die Matrix des linearen Gleichungssystems, welches sich aus der Diskretisierung der Aufgabe mit finiten Elementen ergibt, symmetrisch und positiv definit ist. Darüber hinaus ist sie nur sehr dünn besetzt. Eine Näherungslösung kann deshalb problemlos mit einem beliebigen Abstiegsverfahren berechnet werden. Prinzipiell können diese Aufgaben effizient von parallel arbeitenden Prozessoren ausgeführt werden. Der Einfluß der Richtungsabhängigkeit der Glattheitsforderung (Nagel 87) wird an einer Bildfolge einer realen Szene demonstriert.

This paper examines two distinct methods for the estimation of motion from successive images. The first one is the modified Newton-Raphson method, used by Burkhardt, Moll and Diehl [1], [2], [3]. The second one is the method used by Houkes [4], [5]. It is shown, that the results of both methods differ only slightly.

Die maschinelle Interpretation von Bildfolgen erfordert häufig eine Beschreibung der erfaßten Vorgänge auf höheren Abstraktionsstufen. Dazu bieten sich natürlichsprachliche Begriffe an, die auch ein menschlicher Beobachter zur Beschreibung benutzen würde, bei Vorgängen also insbesondere Verben. Untersuchungen in diese Richtung für Verkehrsszenen wurden beispielsweise bereits von Neumann & Novak 86 publiziert, allerdings noch für synthetische Bildfolgendaten. Für Bildfolgen von einem Fußballspiel gibt es erste Resultate bei Herzog & Rist 88 sowie Herzoget al. 88. Eine breitere Einführung in die Problematik findet sich z. B. in Nagel 88.Hier soll ein Ansatz zur Ermittlung von Bewegungsverben aus Bildfolgen vorgestellt werden, die Verkehrsgeschehen beschreiben. Fahrzeugtrajektorien, die nach Sung 88 aus Bildfolgen einer Szene am Durlacher-Tor-Platz in Karlsruhe ermittelt worden sind, werden Verben zugeordnet, wobei alle Verben zu berücksichtigen sind, die im Rahmen von Verkehrsgeschehen einfache Vorgänge im Sekundenbereich beschreiben. Der Erkennungsalgorithmus baut auf einem Verbdefinitionsformalismus von Cahn v. Seelen 88 mit entsprechenden Verbdefinitionen auf, die in dieser Untersuchung präzisiert und weiterentwickelt wurden.

Kappei und Liedtke /1 + 2/ haben ein Verfahren zur modellgestützten Bewegungs- und Formbestimmung dreidimensionaler Objekte vorgestellt bei dem aus einer Bildfolge eines bewegten Objektes durch Vergleichen der Abbildung des 3D Modells mit den Bildern der Sequenz die Modellanalyse durchgeführt wird.

Diese Arbeit beschreibt Aufbau und vollautomatische Erzeugung von Entscheidungsbäumen aus CAD-Modellen für die stufenweise Erkennung von Objekten durch Zusammensetzung von Flächenklassen. Die erzeugten Bäume für verschiedene Modelle lassen sich einfach kombinieren. Sie gestatten zudem bei ungestörten Bildern ein Erkennungsverfahren mit linearem Zeitaufwand.

Die Hierarchische Strukturcodierung ist eine kontextunabhängige Transformation für Grauwertbilder. Auf verschiedenen Auflösungsebenen werden Strukturelemente (Kanten-, Linien-, Flächenelemente) detektiert und unter Kontinuitätsprüfung verallgemeinert. Hierbei entsteht eine hierarchische Datenstruktur. Ein wissensbasiertes System zur Analyse komplexer Bildszenen, welches auf dem Hierarchischen Strukturcode (HSC) aufbaut und eine semantische Netzwerkstruktur zur Repräsentation des Wissens verwendet, konnte bereits vorgestellt werden. In diesem Beitrag wird über erste Ergebnisse berichtet, wie der Erwerb von Wissen, der bisher interaktiv erfolgte, durch das Lernen von Strukturbeschreibungen automatisiert werden kann. Hierbei werden zuerst elementare Beschreibungen aus einer Serie von Trainingsbildern bestimmt und generalisiert, die dann durch topologische Untersuchungen zu Substrukturen und Objekten gruppiert werden.

Das Bildauswertesystem KIBAS (konfigurierbares interaktives Bildauswertesystem) verfügt über eine grafische, objektorientierte Dialogkomponente. Bildschirmeinteilung und Systemverhalten sind vom Benutzer über ein Profil einstellbar. Die Verwendung einer vertrauten Begriffswelt und der durchgängige Gebrauch von leichtverständlichen Interaktionskonzepten ermöglichen eine einfache, komfortable Benutzung des Systems. Das System ist als Experimentalsystem zur Untersu-chung des Benutzerverhaltens und der wechselnden Benutzeranforderungen über einen längeren Benutzungszeitraum hinweg konzipiert. Die Wahl unterschiedlicher Eingabemedien und -formen sowie die Veränderung der Anforderungen an die Antwortgestaltung des Systems sind dabei die Untersuchungsthemen. KIBAS verwendet einen UNIX-Arbeitsplatzrechner (Apollo); die Bildverarbeitungsalgorithmen stehen in Form von PASCAL-Programmen zur Verfügung. VISTA (Visuelles Interpretations-System für technische Anwendungen) ist ein spezieller Bildauswertungsrechner, der zur Lösung von Aufgaben aus den Bereichen Güteprüfung, Objekterkennung, Positionsbestimmung, Prozeßüberwachung und Prozeßsteuerung entwickelt wurde. VISTA ist ein busorientiertes Multiprozessorsystem. Es besteht aus vier Hauptkomponenten: der Video-Ein-/Ausgabe-Einheit für den Bildeinzug und die Bildwiedergabe, der ikonischen Verarbeitungsstufe zur Vorverarbeitung und Merkmalextraktion, der symbolorientierten Verarbeitungsstufe zur Umwandlung der Merkmale in Aussagen sowie der Steuerung zur Koordination aller ablaufenden Vorgänge. Die wichtigsten Verbindungen zwischen den Baugruppen des Systems werden durch den VMEbus und den Videobus geschaffen. Die Bildverarbeitungsalgorithmen wurden in Form spezieller Schaltungen reali-siert. VISTA ist ein modulares System und deshalb ausbau- und anpassungsfähig an Aufgaben wach-senden Schwierigkeitsgrades. Der Funktionsverbund KIBAS - VISTA vereint die komfortable anpas-sungsfähige Benutzungsoberfläche des KIBAS mit der videoschnellen Bildverarbeitung des VISTA. Dieser Beitrag beschreibt den Funktionsverbund KIBAS - VISTA und stellt die Vorteile einer damit möglichen Verfahrensentwicklung für die Bildauswertung dar.

Dieser Beitrag stellt ein modulares, paralleles Bildverarbeitungssystem vor. Mit dem Einsatz von Transputern besitzt das System eine durch Links aufgebaute Verbindungsstruktur, die sich topologisch an unterschiedliche Algorithmen anpassen läßt. Es wird ein schneller Pipelinebus vorgestellt, der die Module des Systems zusätzlich verbindet und ein effizientes Laden und Entladen parallel angeordneter Transputer ermöglicht. Anhand zweier Beispiele wird die Algorithmenimplementierung und der jeweils angepaßte Lade- und Entladevorgang erläutert.

Die echtzeitnahe Segmentation interessierender Objekte ist eine grundlegende Aufgabe der Bildverarbeitung. Es wird ein regionenbasiertes, zeilenorientiertes Segmentationsverfahren [1] [2] [3] vorgestellt, dessen Basis eine Binarisierung des Bildes mit einer Vielzahl von Gr au wert schwellen ist. Die segmentierten Objekte werden ikonisch/symbolisch mit Hilfe von Merkmalen beschrieben. Durch einen mehrstufigen Zuordnungsprozeß werden die interessierenden Objekte ausgewählt und ähnliche Objektrepräsentanten aus verschiedenen Grauwertint er Valien zusammengefaßt. Der Zuordnungsprozeß läßt sich an das Datenmaterial adaptieren und wird über Regelwerke gesteuert, deren Regeln sich durch eine einfache Sprache formulieren lassen.Da das Verfahren durch seine Komplexität erheblichen Verarbeitungsaufwand erfordert, wurde es für den echtzeitnahen Einsatz parallelisiert und als spezielle Hardware realisiert.

Recent advances in magnetic resonance imaging (MRI) show substantial improvement of image quality and acquisition speed. The acquisition of volume and/or multiecho data, flow measurements,and greater sensitivity offer new possibilities for diagnosis, therapy and operation planning.In order to parallel the rapid progress in data acquisition, it is very important to provide efficient analysis tools which are appropriate for the complex multiple information inherent in the data. Computer Vision methods specifically adapted to the multidimensional and multispectral MR data can crucially improve the analysis by extracting, analyzing and visualizing the structural and functional properties of biological tissues. We have developed segmentation algorithms, that include edge-preserving smoothing and extraction of homogeneous regions. A multistage analysis scheme is proposed which performs the 3D segmentation of the brain (gray and white matter) and the ventricular system in multispectral MR volume data with only minimal user interaction. The quality of the segmentation demonstrates that the integration of MR-acquisition, multidimensional, and multispectral segmentation and 3D visualization represents a powerful new tool for medical diagnosis and research. The information from a large number of slices and multiple measurements is combined into representations which clarify the perception of 3D relationships and can highlight the locations and types of structural abnormalities. Based on a reliable segmentation, a further quantitative analysis of anatomical structures is accessible.The segmentation of the human brain is illustrated by means of slice representations and 3D reconstructions of intermediate and final results. A discussion of the medical relevance of the proposed scheme to study the central nervous system shows its high potential for diagnosis and preoperative planning.

Bei der 3D-Darstellung von Volumendaten muß entschieden werden, welche im Volumen enthaltenden Oberflächen visualisiert werden sollen. Oft ist jedoch eine Entscheidung, welche Volumenelemente eine Oberfläche bilden, nicht möglich. Bei der Darstellung von Knochen aus CT Daten liefert die binäre Segmentation zusammen mit der Grauwert-Gradienten-Schattierung gute Ergebnisse, jedoch treten hier Segmentationsprobleme bei dünnen Knochen auf. Generell schwierig ist die Segmentation bei Kernspintomogrammen. Man versucht deshalb, eine binäre Segmentation zu vermeiden, indem man Übergangsbereiche zwischen den Objekten definiert, diesen gewisse Opazitäten zuordnet und die Objekte semitransparent darstellt. Es zeigt sich dabei, daß im CT die Fehler z.B. bei dünnen Knochen durch die semitransparente Darstellung nicht behoben werden. Im MR können mit dieser Methode jedoch gute Ergebnisse erzielt werden, wenn eine binäre Segmentation keine richtigen Oberflächen findet. Reicht die Größe der Objekte für eine Schattierung nicht mehr aus, so kann in speziellen Fällen, wie z.B. bei Gefäßen, das Maximum der Grauwerte visualisiert werden.

Im Folgenden wird eine Mehrgittermethode zur 3D-Rekonstruktion von Transmissionselektronenmikroskop-Kippserien vorgestellt. Das Verfahren dient zur Rekonstruktion von Kippserien, bei denen nur eine begrenzte Anzahl an Projektionen aus bekannten Winkeln vorhanden sind. Das Wesentliche des Verfahrens ist, daß die Verschiebungsparameter aus den Bilddaten selbst bestimmt werden, und somit keine zusätzlichen Goldpartikel notwendig sind. Dabei werden sowohl die Translations-, Rotations- und Skalierungsparameter bestimmt.Im Zentrum des Verfahrens steht eine Kontrollstrategie von grob nach fein. Sie basiert auf der Beobachtung, daß durch ein entsprechendes Zuordnungsverfahren die Verschiebungsparameter auf einer groben Ebene gut bestimmt werden können. Diese Parameter dienen dazu, auf der nächst feineren Ebene eine bessere Rekonstruktion zu erzeugen, die wiederum Ausgang für eine verfeinerte Alignmentbestimmung ist. Dies wird bis zur feinsten Auflösungsebene wiederholt.

Die Analyse vieler medizinischer Bilder geschieht bisher vorwiegend visuell bzw. manuell. Daraus resultierende Beschreibungen sind meist qualitativer Art und somit nicht reproduzierbar. Erwünscht ist eine verständliche, quantitative und reproduzierbare Beschreibung der interessierenden Bildstrukturen, um Bilder oder Objekte in den Bildern sowohl mit dem „Normalfall“, als auch untereinander vergleichen zu können. Das Problem zahlreicher quantitativer Kenngrößen der Bildanalyse ist, daß sie für den Arzt schwer interpretierbar sind. Ein Merkmal, das die genannten Voraussetzungen erfüllt, ist die Größe einer Struktur. Sie ist intuitiv wahrnehmbar, jedem verständlich und auch quantitativer Art.

The paper describes a concept for object location, when not only image features but also the model description is uncertain. It contains a method for probabilistic clustering, robust estimation and a measure for evaluating both, inaccurate and missing image features. The location of topographic control points in digitized aerial images demonstrates the feasibility of the procedure and the usefulness of the evaluation criteria.

This paper describes a rotation-, scale-, and distortion-invariant method of 2D object recognition based on the Moore-Penrose Distributed Associative Memory (DAM). Invariance to rotation and scale is achieved using conformal mappings. For distortion invariance the memory is adpated to the key stimulus before recall which leads to improved accuracy for both recall and classification. Based on known relationships between DAMs and regression analysis, a method is proposed to improve the selectivity of the association weights in an iterative way by discarding insignificant response vectors. Such selectivity allows the system to focus on the significant associations and to reduce cross-talk effects. The same formalism which allows to compute the significance of the association weights also provides for a reject option. Experimental results prove the feasibility and benefits of the new recognition method.

Bis heute wurden zahlreiche Verfahren zur Kantendetektion in Grauwertbildern entwickelt. Hingegen finden sich nur sehr wenige Ansätze zur Detektion von Diskontinuitäten in multidimensionalen Bildfunktionen (z.B. Farbbildern). Die meisten dieser Ansätze stammen aus den siebziger Jahren und können dem heutigen Stand der Kunst nicht entsprechen. Erst in den letzten Jahren finden sich Hinweise auf einen fundierten ableitungsorientierten Ansatz zur Detektion von Farbkanten [Di Zenzo 86, Novak + Shafer 87].

Vorgestellt wird ein System zur Erkennung handgeschriebener Ziffern, das für die Klassifikation ein hierarchisches System von Merkmalen, wie Linienenden, Verzweigungspunkte, Geradenelemente und Bogenelemente verwendet. Für die Merkmalextraktion und Klassifika­tion werden Methoden neuronaler Netze berücksichtigt, so wird z.B. für die Klassifikation ein adaptives System — eine selbstorganisierende Merkmalkarte — eingesetzt.

Der Anwendungsbereich industrieller Handhabungssysteme kann deutlich erweitert werden, wenn ein solches System mit einem Sensor ausgerüstet ist, mit dessen Hilfe vorliegende Werkstücke erkannt und ihre räumliche Lagen bestimmt werden. Für die Werkstückerkennung und Lagebestimmung sind wissensbasierte Erkennungssysteme geeignet, in denen das Wissen über die Werkstücke und über Störeinflüsse in Form eines Modelles explizit verfügbar sind. Bei einem strukturellen Modell wird das Objekt in einfache Bestandteile bzw. Beschreibungselemente zerlegt und durch Angabe von Relationen zwischen den Bestandteilen beschrieben /Chin & Dyer 86/, /Wallace 88/. Durch diese Zerlegung des Objektes in einzelne Bestandteile wird es möglich, ein Objekt aufgrund nur weniger sichtbarer Bestandteile zu erkennen, wie es bei überlappenden Werkstücken erforderlich ist.

We establish the motion equations for rigidly moving 3D lines and the structure equations that relate the optical flow of a line to its kinematic screw and 3D representation. We also show that if the time derivative of the optical flow is available, then five simple motion equations can be derived that relate the kinematic screw, the optical flow, and their time derivatives.

Fokuserkennung und Fokusinterpretation bilden einen wichtigen Grundbaustein sprachlicher Kommunikation. Nur ein sprachverarbeitendes System, das in der Lage ist, Intonation zu erkennen, zu behandeln und selbst zu erzeugen, wird in Zukunft die benötigte Akzeptanz beim Benutzer finden. Im Rahmen des Schwerpunktprogramms „Modelle und Strukturanalyse bei der Auswertung von Bild- und Sprachsignalen“ der Deutschen Forschungsgesellschaft wird am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation ein Ansatz zur Auswertung der Fokusintonation im gesprochenen Dialog realisiert, der sich am Prinzip des Dialogtableau-Kalküls orientiert.

TANGORA ist ein sprecherabhängiges Spracherkennungssystem für Satzerkennung bei isoliert gesprochenen Wörtern. Es ist ausgelegt für die Erkennung eines großen Vokabulars von etwa 20000 Wortformen in Echtzeit. Das System arbeitet mit rein statistischen Methoden ohne Anwendung von linguistischem Wissen. Die Erkennungsrate liegt bei der 20k Version für Englisch bei 95 bis 98%. Die deutsche Version kennt zur Zeit etwa 1300 Worte, das Vokabular wird im Laufe des Jahres auf etwa 10000 Worte erweitert.

Die Sprachkodierung mit linearer Prädiktionskodierung unter Verwendung partiell korrelierter Koeffizienten ermöglicht es, ein prinzipiell sprecherunabhängiges System zur Spracherkennung zu entwickeln. In diesem Beitrag werden der Aufbau eines derartigen Spracherkennungssystems und die experimentellen Ergebnisse vorgestellt. Das Problem der nichtlinearen zeitlichen Verzerrungen von Sprachsignalen wurde mit neuronalen Netzen gelöst. Aufbauend auf der Lautschrift erfolgt die Merkmalfindung und Klassifizierung der Sprache mit selbstorganisierenden Merkmalkarten. Die Leistungsfähigkeit des Systems wird an Hand der Erkennung von gesprochenen Ziffern für verschiedene Sprecher demonstriert.

„Die Normung in der Bundesrepublik Deutschland ist eine Aufgabe der Selbstverwaltung der Wirtschaft. Zentralorgan der Normung ist das DIN Deutsches Institut für Normung e.V. Die Arbeitsergebnisse des DIN sind die DIN-Normen, die in ihrer Gesamtheit das Deutsche Normenwerk bildern.“ ([NORM], S.48).