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086V - Informationsbasierte Methoden zur Bildverarbeitung und quantitativen Bildbewertung |
Das hier vorgestellte Verfahrenspaket kann generell bei allen Arten von Bildern oder (höherdimensionalen) Sensoraufnahmen eingesetzt werden, deren Strukturen analysiert und quantitativ beschrieben oder klassifiziert werden sollen. Es ist besonders geeignet in solchen Fällen, in denen Sensorrauschen oder Verzerrungen im Orts- oder Farbraum Probleme mit herkömmlichen Verfahren hervorrufen. Eingesetzt wurde dieses Verfahren ursprünglich in der Astrophysik, findet aber auch Anwendungen bei biologisch-medizinischen Fragestellungen und bei Werkstoffprüfungen in den Materialwissenschaften. Viele Fragestellungen in der Bildverarbeitung oder quantitativen Bildbewertung lassen sich auf das Problem der Detektion und quantitativen Charakterisierung von Strukturinhalten oder Textureigenschaften in Bildern zurückführen. Computerbasierte Bildverarbeitungsmethoden liefern dabei zwar generell quantitative und reproduzierbare Bildbeschreibungsansätze, das menschliche Wahrnehmungssystem ist aber mit seiner Texturerkennungsfähigkeit der rechnerischen Beschreibung immer noch weit überlegen. Ein Grund hierfür ist, dass das menschliche Gehirn bei der Bilderkennung kontextabhängige (adaptive) nichtlineare Filter einsetzt. Dies ermöglicht hohe Erkennungsraten auch bei rauschbehafteten Bildern oder Sensoraufnahmen. In den letzten Jahren haben Anleihen aus der Theorie nichtlinearer dynamischer Systeme innovative Verfahren zur Bilderkennung geliefert, die teilweise bei konkreten Aufgaben in der Lage sind, der menschlichen Wahrnehmungsqualität nahe zu kommen und gleichzeitig die Vorteile der quantitativen Reproduzierbarkeit zu bieten. Beispiele für solche Ansätze sind Verfahren, die sich die lokalen Skalierungseigenschaften von Punktverteilungen zur Strukturerkennung zu Nutze machen. Die Bilder werden dabei vorbereitend in sogenannten künstlichen Merkmalsräumen dargestellt, die von den Farb- und Bildkoordinaten aufgespannt werden. Ein Grauwertbild beispielsweise kann in eine dreidimensionale Punkteverteilung abgebildet werden, ein konventionelles Farbbild in einem fünf-dimensionalen Raum. Es ist unmittelbar einzusehen, dass damit implizit die Skalierung des Ortsraumes mit der Skalierung des Farbraumes in Beziehung gesetzt wird. Diese Skalierungsproblematik, die als Bestimmung nichtlinearer Filterparameter aufgefasst werden kann, ist dann häufig der entscheidende Punkt für eine erfolgreiche Texturerkennung. Zur Lösung dieses Problems wurde nun ein Konzept entwickelt, welches auf dem strukturellen Informationsgehalt des betrachteten Bildes beruht. Ausgehend von der in der Informationstheorie wohlbekannten Transinformation - ein Korrelationsmaß, welches auch für nichtlineare Korrelationen sensitiv ist - kann der strukturelle Informationsgehalt des Bildes quantifiziert werden und eine informationsbasierte, strukturoptimierte Skalierung und Partition der Farbachse(n) abgeleitet werden. In der Abbildung wird die Leistungsfähigkeit des Verfahrens bei einem typischen Klassifikationsproblem demonstriert: Drei verschiedene „Brodatz-Texturen“ (A, B, C) mit jeweils gleichem Mittelwert und gleicher Standardabweichung sollen anhand ihrer Struktur unterschieden werden. Durch die informationsbasierte Skalierung der Bilder (rote Kurve) ergibt sich eine deutliche Erhöhung der Klassifikationsrate im Vergleich zu den Originaldaten (schwarze Kurve). Verwendet wird in beiden Fällen die Skalierungs-Index-Methode (SIM) mit identischen Parametern. Die Kurven in der Abbildung können auch so gedeutet werden, dass nur ein Bruchteil einer Bildprobe (ausgedrückt durch die Filterbreite in Pixel) erforderlich ist, um eine gleich hohe Klassifikationsrate wie mit den Originaldaten zu erzielen.  Abb.: Demonstration der Leistungsfähigkeit des Verfahrens bei einem typischen Klassifikationsproblem. |
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Interesse besteht an der Vergabe von Lizenzvereinbarungen, jeglicher Form von Kooperationen sowie kundenspezifischen Auftragsarbeiten. |
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