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Benutzerfreundliche Bildanalyse mit HORUS: Architektur und Konzepte

Authors:
Werkzeuge Objektverwaltung
Prolog
Sprachschnittstelle
Kernsystem
Benutzerschnittstelle
Operatordatenbasis
automatische Konfiguration
LispC / C++ Smalltalk
Graphische
mittlere
Helligkeit
Kanten-
filter Schwell-
wert
Graubild-
Quelle
(noch zu
spezifizierende
Operationen)
Zahlenwerte
Slider
Bilddaten
Segmente
Bild-
verteiler Daten-
senke
... On the other hand the tools used for processing this data, like image processing libraries, are often no less complex than the handled data itself. Some of them, like Khoros/Cantata [8], KBVision TM [1], and the HORUS system [11] [3] [4], comprise several hundred routines on different abstraction levels, and many industrial vision tasks can already be solved by using such libraries. Usually these routines are optimized with regard to speed and efficiency. ...
Article
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In this paper we present concepts for modelling image processing operators within an object-oriented system like the Smalltalk environment. The operators, which are described in a knowledge-base and receive their functionality from a large, proven, and well-established C library, are integrated into the Smalltalk environment in order to provide this environment with extensive image processing capabilities. Within the Smalltalk class hierarchy the operators are modelled as independent objects --- as tools used for creating, manipulating, and evaluating images, regions, and features on a highly abstract level. Besides this functionality, the operator objects represent knowledge about the corresponding image processing procedures. This information attached to the operators is profitable not only for being questioned by the user, i.e., the software developer, but also for being evaluated by tools and applications based on operator objects. Moreover, this knowledge is used for the automatic...
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erscheinen.F ur die L osung dieser Aufgabe haben sich der Kopf und die Schulternals sichere Erkennungsmerkmale herausgestellt. Auch der Oberk orper selbst und,eingeschr ankt, die Arme k onnen f ur die Erkennung herangezogen werden.Die Suche nach Personen erfolgt sowohl datenals auch modellgetrieben. Imersten Schritt wird aus der bisherigen Bildfolge mit Hilfe eines Kalman-Filters einHintergrundbild berechnet. Aus dem Differenzbild zwischen Eingabeund Hintergrundbildwird eine...
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Die Erforschung der Morphologie von Eiskristallen in Cirrus-Bewölkung ist ein aktueller Schwerpunkt in der Erstellung globaler Khmamodelle. Zur Ermittlung der Häufigkeiten bestimmter Kristalle soll die Erkennung und Klassifikation der Formen automatisiert werden. In dieser Arbeit werden neben einem Überblick über die in Frage kommenden Bildaufnahme-, Vorverarbeitungs- und Segmentierungsverfahren Merkmale entwickelt, die insbesondere der Erkennung regelmäßiger geometrischer Objekte geeignet sind. Zur Klassifikation wird ein schnelles Verfahren vorgeschlagen, das ähnlich dem menschlichen Experten per Elimination der unplausibelsten Klasse zum Ergebnis führt.
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An evaluation function is presented, which tests the results of an object boundary segmentation algorithm to choose an optimal approximation using lines and circular arcs. An angle detection procedure is used to find sharp corners of the object boundary. Because this procedure does not detect smooth changes, the boundary segments defined by the sharp corners are further processed with a Gauss-filter-based method to find the possibly remaining connection points. Between these points and the sharp corners the boundary is approximated by means of lines or circular arcs. Because the processing steps have different control parameters, different parameter sets are automatically tested. Using a function which evaluates the precision, length, and quantity of line segments and circular arcs, an optimal segmentation is chosen.
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We describe new methods for on-line image processing and calibration in the context of a vision-guided robotics system for orthopaedic knee surgery: During knee surgery, e.g. insertion of knee implants, bone material of the femur and the tibia has to be removed. Conventionally, surgeons use templates to guide a hand-held saw. Therefore accuracy is limited by the surgeon's skills and dexterity. The proposed system uses a saw mounted on a guiding device fixed on a manipulator's hand. During surgery the hand is guided to preoperatively planned cutting planes. Hence the surgeon freely moves the saw to remove bony material, only limited by the guiding device keeping the movement within the cutting plane. This approach combines the robot's high accuracy with the surgeon's expertise and is therefore expected to provide safety, high overall accuracy and lower complication rates.
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Configuring or programming image processing systems is a time-consuming task which requires specialized knowledge on the effects of image processing algorithms as well as knowledge about the implementation and interfaces. Clearly, software engineering is required for the application programmer of image processing systems. But even people who do not implement their applications themselves occasionally have to face software engineering problems. Several commercial or free packages for image processing exist providing routines which can be plugged together to more complex operations. This does not solve software engineering problems; it rather shifts the basic building blocks to a higher level. The larger the application gets which uses such libraries, the higher is the importance of well-structured software. The major problem in design of general imaging systems is that on the one hand highly run-time efficient code and low-level access to hardware is required, and th...
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An algorithm for automatic selection of a nonlinear function appropriate for object enhancement of a given image is described. The algorithm does not need iterative visual interaction and prior knowledge of image statistics in order to select the transformation function for its optimal enhancement. A quantitative measure for evaluating enhancement equality has been provided based on fuzzy geometry. The concept of minimizing fuzziness (ambiguity) in both grayness and in spatial domain, as used by Pal and Rosenfeld [4], has been adopted. The selection criteria are further justified from the point of bounds of the membership function. The effectiveness of the algorithm is demonstrated for unimodal and right skewed images when possible nonlinear transformation functions are taken into account.
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HORUS ist die Verbindung von Bildverarbeitungoperationen mit einer relationalen Datenbank und einer standardisierten Ein/Ausgabe- Schnittstelle zu einem alle Ebenen der Bildverarbeitung umfassenden Programmiersystem. Dieses System kann als Erweiterung in übliche KI-Sprachen eingebunden werden. Damit wird eine einheitliche wissensbasierte Behandlung der Ablaufsteuerung und Datenrepräsentation bei Low-, Medium- und High-Level-Bildanalyse ermöglicht. Dies umfaßt insbesondere die Auswahl von Operationen bzw. Teilabläufen mit geeigneten Parametersätzen in der Bildanalyse und die Interpretation der anfallenden Ergebnisse zur Steuerung des Gesamtablaufes und Bilddeutung.
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Canny stellte 1983 Gütekriterien für Kantendetektoren vor, durch deren Optimierung er einen optimalen eindimensionalen FIR-Filter für Stufenkanten gewann. Vier Jahre später präsentierte Deriche ein Verfahren zur Kantendetektion, das unmittelbar auf Cannys Ansatz aufbaut, jedoch IIR-Filter verwendet, die sich sehr effizient rekursiv implementieren lassen. Allerdings werden bei Verwendung der Deriche-Filter die Kantenamplituden in Abhängigkeit von den Kantenrichtungen systematisch verzerrt. Im folgenden wird gezeigt, daß es sich dabei um einen systematischen Amplitudenfehler handelt, der sich durch eine einfache Modifikation des Verfahrens beseitigen läßt. Aufgrund seiner offensichtlichen „Verwandschaft“ mit den Deriche-Filtern wird auch der Shen-Filter in die Untersuchungen mitaufgenommen.
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Die Arbeit betrifft eine programm- und gerätetechnische Lösung zur rechnerunterstützten Auswertung forstwirtschaftlicher Luftbilder, wobei eine praktische Nutzung angestrebt wird.
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To understand the meaning of an image or image sequence, to reduce theeffort in the design process and increase the reliability and the reusability of image understanding systems, a wide spectrum of AI techniques is applied. Solving an image understanding problem corresponds to specifying an image understanding system which implements the solution to the given problem. We describe an image understanding toolbox which supports the design of such systems. The toolbox includes help and tutor modules, an interactive user interface, interfaces to common procedural and AI languages, and an automatic configuration module.
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R1 is a program that configures VAX-11/780 computer systems. Given a customer's order, it determines what, if any, modifications have to be made to the order for reasons of system functionality and produces a number of diagrams showing how the various components on the order are to be associated. The program is currently being used on a regular basis by Digital Equipment Corporation's manufacturing organization. R1 is implemented as a production system. It uses Match as its principal problem solving method; it has sufficient knowledge of the configuration domain and of the peculiarities of the various configuration constraints that at each step in the configuration process, it simply recognizes what to do. Consequently, little search is required in order for it to configure a computer system.
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Die Theorie der Markov-Felder liefert einen allgemeinen und systematischen Ansatz für eine kontextsensitive Bildinterpretation. In diesem Beitrag stellen wir eine Erweiterung dieses Ansatzes durch topologische Graphen und ein „Learning by example“-Verfahren für die automatische Generierung von Markov-Feld-Datenbasen vor. Die räumlichen Beziehungen disjunkter Bildregionen werden durch eine symmetrische Relation relativer topologischer Tiefen mit Hilfe der lokalen Charakteristiken eines allgemeinen Markov-Feldes (MF) modelliert. Bildregionen und relationale Beziehungen bilden einen Graphen, der das Nachbarschaftssystem des MF festlegt, und dessen Knotenbewertungen als Zustände des MF den konkreten Interpretationen der Regionen entsprechen. Die für das Bildverstehen notwendige Datenbasis, ein Ensemble von Potentialfunktionen, wird mitsamt der räumlichen Beziehungsstruktur aus einer Menge von für eine Interpretationsdomäne typischen Beispielbildern automatisch erzeugt. Der Interpretationsvorgang wird als Maximum-a-posteriori-Formulierung (MAP) betrachtet, die basierend auf den a priori Kenntnissen der Datenbasis mit Hilfe eines stochastischen Relaxationsverfahrens maximiert wird.