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Automatische bildbasierte Segmentierung organischer Objekte einer gleichartigen Gruppe

Abgeleitet vom Problem der Stammschnittflächensegmentierung
 
: Gutzeit, Enrico
: Urban, Bodo; Koch, Reinhard; Kuijper, Arjan

:
Volltext (PDF; )

Rostock, 2015, VII, 200 S.
Rostock, Univ., Diss., 2014
URN: urn:nbn:de:gbv:28-diss2015-0079-4
Deutsch
Dissertation, Elektronische Publikation
Fraunhofer IGD ()
image segmentation; object detection; object measurements; computer vision; image processing; applications; Business Field: Visual decision support; Research Area: Computer Vision (CV)

Abstract
Diese Arbeit adressiert die automatische Segmentierung von organo-Gruppen, Gruppen gleichartiger organischer Objekte. Der Fokus wird auf das ähnlich schwere Problem der Stammschnittflächensegmentierung gelegt. Die Segmentierung von multiplen Objekten auf unbekanntem Hintergrund in Einzelbildern ist ein schweres und ungelöstes Problem. Es existieren einige spezielle Ansätze für spezifische Objekte, wie Tomaten, Äpfel oder Fische. Dennoch existiert keine robuste und automatische Methode für Stammschnittflächen oder ein allgemeingültiger Ansatz für organo-Gruppen. Die Segmentierung einer organo-Gruppe ermöglicht Anwendungen zur automatischen Vermessung, Inspektion oder Sortierung.
In dieser Arbeit werden, ausgehend vom Problem der Stammschnittflächen, drei Konzepte zur automatischen Segmentierung entwickelt und quantitativ evaluiert. Die Konzepte bauen aufeinander auf und ermöglichen die automatische Segmentierung von Schnittholz oder Stammschnittflächen in Bildern mit unbekanntem Hintergrund. Ausgehend von den Konzepten wird eine allgemeinere Lösung für organo-Gruppen entwickelt und am Beispiel von Plattfischen, Kartoffeln und Äpfeln evaluiert. In den einzelnen Evaluierungen der Konzepte werden gute bis sehr gute Ergebnisse erreicht. Die Ergebnisse sind in ein praxistaugliches System zur Vermessung von Holzpoltern eingeflossen. Die Evaluierung des Systems zeigt, dass die Konzepte zur Anwendung geeignet sind, wenn gewisse Rahmenbedingungen eingehalten werden.

 

This thesis addresses the automatic segmentation of so-called organo-groups (groups of organic objects of similar types). It focuses on a similarly hard problem, namely the segmentation of wood cut surfaces. The segmentation of multiple objects on an unknown background in single images is a challenging task. Existing approaches so far are rather special, and are designed for specific objects like tomatoes, apples or fish. Additionally, there is no robust and automatic approach for the segmentation of wood cut surfaces and also none of them is general enough for organo-groups. The segmentation of organo-groups sets the ground for automatic measurement, inspection or sorting.
Based on the problem of wood cut surfaces three concepts have been developed and quantitatively evaluated. The concepts build upon each other and allow the binary segmentation of sawn wood and multi-object-segmentation of wood cut surfaces in images on an unknown background. Based on the three concepts a more general solution has been developed and evaluated using the examples of fish, potatoes and apples. Good to very good results are achieved in the evaluations of the concepts. These results are integrated into a practical measuring system for woodpiles. An evaluation of the system has shown that the concepts are practically applicable under certain frame conditions.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-347636.html