Autonome Konturdetektion von Schiffen in maritimem Bildmaterial

Die Herausforderung und damit grundlegende Idee dieser Dissertation ist die Erzeugung einer schnellen und robusten Segmentierung von Schiffen in maritimem Bildmaterial. Betrachtet werden dabei sowohl Infrarotdaten als auch hochauflosende Fotos aus dem sichtbaren Spektralbereich. Die DV-Anlage KEOD, welche von der Marine an Bord zahlreicher im Einsatz befindlicher Einheiten verwendet wird, klassifiziert Schiffe anhand ihrer Silhouette und weiteren semantischen Merkmalen. Sowohl die Merkmale als auch die Kontur des Schiffes mussen von Hand eingegeben werden. Der Datenbankabgleich erfolgt dann mittels den Algorithmen zur Klassifikation. Der Weg hin zu einer Automatisierung macht es notig die gewunschten Objekte im Bildmaterial detektieren und segmentieren zu konnen. Diese Dissertation stellt ein Verfahren vor, welches die Detektion und Segmentierung der Objektkontur automatisiert und somit einen grosen Schritt hin zu einem autonomen Sea-Surveilance-System bedeutet. Der Stand der Technik soll in einem kurzen Uberblick vorgestellt werden. Die Bildverarbeitung erfahrt einen Grosteil ihrer Innovationen aus einem industriellen Umfeld heraus. Anders als bei den milita? rischen Anforderungen kann hier oft bereits bei der Datengewinnung Einfluss genom- men werden. Beleuchtung, Farbe von Objekthintergrunden oder Kameraposition konnen angepasst werden und sind in der Regel bekannt. Auch die Entwicklungen der Automobilindustrie fur autonom agierende Fahrzeuge sind im Rahmen der Schiffsklassifikation nicht anwendbar, da neben rein bildgebenden Sensoren hier unter anderem auch Laserscanner und Radar zum Einsatz kommen. Trotzdem gibt es vielversprechende Verfahren. Zu nennen sind hier vor allem die graphenbasierten Algorithmen, wie zum Beispiel GrabCut und MorphCut und die aktiven Konturverfahren. Alle zielfuhrenden Ansatze haben jedoch gemeinsam, dass die hohe Komplexitat sich in einer langen Berechnungszeit niederschlagt. Hinzu kommt, dass alle Verfahren eine Initialisierung benotigen und die Qualitat der Ergebnisse stark von gewahlten Eingangsparametern abhangt. Insgesamt kann kein Verfahren die gestellte Herausforderung losen. Die Innovationen dieser Dissertation erweitern den Stand der Technik an zwei Schlusselstellen. Es wird ein Verfahren zur schnellen Objektdetektion und Vorsegmentierung vorgestellt. Der Algorithmus nutzt statistische Merkmale von variablen Bildregionen aus und arbeitet stabil auf einem weiten Feld von Eingangsbildern ohne Anpassung der Parameter. Mittels diesem Verfahren kann eine Initialisierung der im vorherigen Abschnitt vorgestellten graphenbasierten Algorithmen erfolgen. Die zweite Schlusselstelle erweitert die Erzeugung der Feinkontur. Hierzu wurde der MorphCut auf einer Vielzahl von Eingangsdaten evaluiert und mittels Bildpyramiden bei gleichbleibender Leistungsfahigkeit beschleunigt. Die Losung, welche im Rahmen dieser Dissertation entstand, wurde in einem Demonstrator umge- setzt. Funktionen zur Analyse, Auswertung und Visualisierung erweitern die Kernalgorithmen. Es entstand ein neuer und robuster Ansatz zur Konturerzeugung, welcher sich durch geringe Komplexitat und somit niedrige Rechenzeit auszeichnet. Die notwendigen Konfigurationsparameter sind auf ein Minimum reduziert und lassen sich u? ber weite Teile des Bildmaterials vorwahlen. Zusatzlich wurde durch die Einbindung einer genetischen Parametersuche auch fur diesen Schritt ein Hilfsmittel erstellt. Das Problem, dass es bisher nicht moglich war, die Leistung verschiedener Algorithmen fur eine Verwendung zur Schiffsklassifikation objektiv zu bewerten, wurde gelost. Hierzu haben mehrere Probanden Konturen von Hand gezeichnet und wurden zu einer Grundwahrheit gemittelt. Auf diese Weise ist ein fur die KEOD-Klassifikatoren relevantes Mas entstanden. Ein Vergleich von Konturen unter objektiven Gesichtspunkten ist moglich. Auch konnte erstmals ein Wert ermittelt werden, wie genau der Mensch Konturen zeichnet. Dieser Varianz kommt eine erhebliche Bedeutung bei der Betrachtung zukunftiger Klassifikatoren zu welche zum Beispiel fur KEOD eingesetzt werden sollen.