Objekterkennung, Szenenanalyse

Ein Teil des Gesamtsystems "Multi-Sensor-Daten-Fusion" ist die Verarbeitung und Auswertung von Signalen, die durch bildgebende Sensoren erzeugt werden.

Für die Erfassung und Analyse der Fahrzeugumgebung unter schlechten Sichtverhältnissen werden Infrarotkameras eingesetzt, die auf die von der Zielszene emittierte Wärmestrahlung ansprechen und diese in Grauwertbilder umsetzen.

Zur Identifikation und Extraktion von interessanten Objekten in solchen Bildern sind eine ganze Reihe von Bildverarbeitungsoperationen notwendig, die sich aus dem Wissen über den Zusammenhang zwischen dem vorliegenden Signal und dem aufgenommenen Objekt ergeben. Die Genauigkeit der Objekterkennung in so einem mehrstufigen Prozess hängt von der Genauigkeit der einzelnen Verarbeitungsstufen sowie von der optimalen Anpassung dieser Stufen aneinander ab, was jede dieser Stufen zu einem Forschungsschwerpunkt macht.

Im folgenden sind die Forschungsschwerpunkte der Professur Nachrichtentechnik auf dem Gebiet der Bildverarbeitung und Objekterkennung im Fahrzeugumfeld kurz erläutert.

Bildvorverarbeitung und Merkmalsextraktion
Im wesentlichen geht es hier darum, mit Hilfe von lokalen Filteroperationen optimale Merkmalsbilder zu extrahieren, die die Informationen über die Unterscheidung zwischen Objekten und Hintergrund enthalten. Ein methodischer Ansatz, basierend auf der Multiskalenrepräsentation der zu analysierenden Bilder, wurde für die optimale Anpassung der lokalen Operatoren an die verschiedenskalige Informationen der Bilder entwickelt und erweitert.

Segmentierung
Die verschiedenen Ansätze der kantenbasierten sowie der regionenbasierten Bildsegmentierungsmethoden werden auf ihre Eignung für die Anwendung auf Infrarotbilder untersucht und in verschiedenster Weise modifiziert. Darüber hinaus werden modellbasierte Verfahren, die das globale Wissen über Form und Geometrie der gesuchten Objekte verwenden, für spezielle Anwendungen, wie z.B. im Fall der Straßenranderkennung, erprobt.

Formrepräsentation und Mustererkennung
Allgemein kann die Identifizierung von Objekten durch den Vergleich mit Musterobjekten erfolgen, dafür werden Formparameter benutzt, die weitgehend invariant bezüglich geometrischer Transformationen sein müssen. So ist eine wichtige Vorbedingung der Mustererkennung, die gesuchten Objekte zu analysieren und geeignete Formparameter zu finden, die sich auch bei verschiedenartiger Erscheinung dieser Objekte in der Szene nicht verändern. Die Mustererkennung hat die Aufgabe, diese Formparameter als Merkmale zu interpretieren und gefundene Objekte anhand dieser Merkmale hinsichtlich ihrer Zugehörigkeit zu bestimmten Objekttypen zu klassifizieren.