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24 KAPITEL 3. LÖSUNGSENTWURF<br />

• Farbe und Form<br />

• Helligkeitsmuster<br />

• Charakteristische Linien<br />

• Featurepunkte mit Wandabstand<br />

Farbe und Form<br />

Wie Abschnitt 2.1.7 näher beschreibt, kann über einen Regiongrowing-Algorithmus eine gleichmäßig<br />

gefärbte Fläche gefunden werden. Über das in Absatz 2.3.1 vorgestellte Verfahren kann dann die wahrgenommene<br />

Farbe der Region bestimmt werden. Die Versuche, über diesen Ansatz graue Wände zu<br />

finden, machen deutlich, dass die Festlegung der Farbe zuviele Objekte wie Boden, Decke und Computermonitore<br />

ebenfalls mit einschließt. Sie ist deshalb als Auswahlkriterium zu schwach. Die zusätzliche<br />

Vorgabe einer bestimmten Form würde die Suche zwar weiter einschränken, da sich aber keine allgemeine<br />

Form einer Wand angeben lässt, ist dieser Ansatz in großen Gebäuden nicht geeignet.<br />

Helligkeitsmuster<br />

In Abschnitt 2.3.4 wird ein Verfahren vorgestellt, das es ermöglicht, Helligkeitsmuster in einem Bild<br />

wiederzufinden. Diese Muster können dem „Rapid Object Detection“ genannten Verfahren über mehrere<br />

hundert Beispielbilder und Markierung der gewünschten Objekte antrainiert werden und dann für<br />

die Suche nach Objekten wie Türgriffen, Fenstergriffen oder Fensterecken, welche üblicherweise an<br />

Wänden zu finden sind, verwendet werden. Die nacheinander aufgenommenen Bilder in Abbildung 3.5<br />

zeigen die Ergebnisse des nach Abschnitt 2.3.4 implementierten Verfahrens. Aufgrund zu großer Helligkeitsunterschiede<br />

und der geringen Größe der Fenstergriffe wurden hier nur die Fensterecken erkannt.<br />

Diese sind aber bei natürlicher Kopfhaltung in kleineren Räumen üblicherweise nicht im Bild zu sehen.<br />

Deshalb eignen sich Fensterecken nicht allein als Suchkriterium für Punkte auf Wänden. Es wird deutlich,<br />

dass aufgrund der fehlenden Stabilität der Objekterkennung dieses Verfahren ebenfalls nicht zur<br />

Bestimmung der Messpunkte geeignet ist.<br />

Abbildung 3.5: Messpunktauswahl anhand von erkannten Objekten. Die Abbildungen zeigen die durch<br />

rote Quadrate markierten gefundenen Objekte einer Bildsequenz. Der Mittelpunkt der<br />

Quadrate könnte als Messpunkt verwendet werden.

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