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1 MasterarbeitKonturbasierteObjekterkennun gausTiefenbilderneines3D-Laserscannersvo rgelegtvon:StefanStieneUniversit at Osnabr uckFachbereich oglichen,seineUmweltnicht nur aufnehmenundsich in dieserbewegenzuk onnen,sonderndiesezuinterpre-tierenundmi tihrzu entstandeneVielzahlderzurVerf ,deraufdemmobilenRo-boterKurt3 Dinstalliertist, einesemantische BetrachtungderMesswer-te BodenpunkteimTiefenbildundmarkiertTiefen spr verschie-deneMerkmalebeschrieben undmittelseinerSupport-Vector-Machinekla ssi Merkmale,Hu-undZernike-Momente,dieCurvat ure-Scale-Space-Repr asentation, animportant rolein di erent industrialandresearch exampleit ought to enablea mobilerobot notonlyto mapitsenvironment andmaneuver in it, butalsoto interpretandinteractwithit.

2 In particular,contour-basedobjectdetectioni s a research domainsincemidlastcentury. Theresultingmultiplicityof availablemethods a 3 Dlaserscanner,thatis mountedonthemobilerobot adaptive thresholdingis simpli edbyprependinterpretationof thegroundpoints in ,aredescribedusingseveralfeaturesandclas si edby a ,HuandZernike moments,theCurvatureScaleSpacere-present ation,theBorderSignaturemethod as well as theclassi ersaretestedwiththeReceiver achstm ochte ich ProfessorJoachimHertzbergdanken,dermich w ahrenddergesamtenArbeitmitkonstruktiver KritikundhilfreichenBeitr agenunterst ochte ich An-dreasN uchterundKaiLingemannf ur dieBetreuungw Annika Schomaker endm ochte ichnoch meinenElterndanken.

3 Diemirdurch ihre nanzielleUnterst utzungdiesesStudiumerm ..32 .. (PCA).. kationvonMerkmalen..93 .. 134 .. attungdurch lokaleOperatoren.. attungdurch morphologischeOperatoren.. Kantendetektion.. 325 Konturrepr asentationen.. asentationdurch denCurvature-Scale-Space(CSS).. ummungeinerebenenKurve .. asentation.. asentationzurBeschreibungvonteilweisever decktenObjekten.. (ART).. asentationdurch Fourier-Deskriptoren.. 546 Klassi .. awayrAlgorithmus.. (PCA).. kationsstrategien.. kationmittelsSupport-Vector-Machines(SVM ).. areForm.. kationvonmehrerenObjekten.. kator.. 62viii7 (ROC)-Analyse.

4 AcheunterderROC-Kurve (AUC).. ullederROC-Kurve undkombinierteKlassi katoren.. mitdemViolaJonesAdaBoostKlassi kator.. kationvonverdecktenKonturen.. 798 ZusammenfassungundAusblick81A Freeman-Kettencode83B Curvature-Scale-Space-Matching-Verfahren nach .. ur Segmentierungsverfahren.. einesLaserscannsundTiefenbild.. ohungdesTiefenbildes.. atteneinesTiefenbildes.. O nungsoperation.. ungsoperation.. Canny-Kantendetektion.. origesHistogramm.. vonregionenorientiertenundkonturorientie rtenFormmerkmalen.. asentationstechniken.. asentationauseinerKontur.. derPhasenkorrelation.. ~r-Vektorennach derPhasenkorrelation.. BasisfunktionenderART-Repr asentation.

5 Fourierelipsen.. trennbarerDatenin einenh oherdimensionalenRaum.. ur f unfdiskreteKlassi katoren.. f ur zwei Klassi katorenundf ur denausdiesenkombiniertenKlassi .. Abh angigkeitzurAnzahlderverwendetenBasisvek toren.. derKlassi katoren(K1-K7).. derKlassi katoren(K8-K14).. derKlassi katoren(K15-K20)sowie(K22).. derRobustheitderKlassi katorengegen uber Verdeckung.. au gverwendeteKernelf ur Support-Vector-Machines.. derKlassi katorenf ur dasObjekt"Mensch 1\ .. derKlassi katorenf ur dasObjekt"Mensch 2\ .. derKlassi katorenf ur dasObjekt"Kurt2D\.. vonViolaJonesundkonturorientiertenKlassi katoren.. 78xiiiAbk urzungsverzeichnis3 DdreidimensionalARTA ngular-Radial-TransformationAUCA reaunderCurveCSSC urvature-Scale-SpaceKURT3D?

6 LUTLook-Up-TableMPEG-7 MultimediaContent DescriptionInterfacePCAP rincipal-Component-AnalysisROCR eceiver-Operating-CharacteristicsSBSsequ entielleR uckw artsselektionSFSsequentielleVorw artsselektionSVDS ingle-Value-DecompositionSVMS upport-Vector-MachineUBUniversit at BernUEUniversity of EdinburghUSFU niversity of SouthFloridaWSUW ashingtonStateUniversityxvSymbolverzeich nisA(x; y)verarbeitetesGrauwertbildB(x; y)Grauwertbild"B(X)ErosioneinerMengeX mitStrukturelement B B(X)DilatationeinerMengeX mitStrukturelement B B(X) O nungeinerMengeX mitStrukturelement B B(X)Schlie ungeinerMengeX mitStrukturelement Bmp;qgeometrischesMoment p;qzentralesMoment p;qnormierteszentralesMomentehiHu-Moment AnmZernike-Momentetptruepositivef pfalsepositivetntruenegativef nfalsenegativexviiKapitel1 EinleitungDamiteinmobilerRoboterautonoma rbeitenkann,musser in derLagesein,seineUmgebung uberverschiedeneSensorenaufnehmenundanal ysierenzuk in seinerUmweltzubewe-gen,mussderRoboterimS tandesein,sich zu lokalisierenundHindernissezu ochte,musser Objektewahrnehmen,sielokalisierenundfall sbereitsbekannt, wiedererkennenk derMedizinzurAuswertungvonR ontgenbildern,zurmilit arischenundgeowissenschaftlichenAuswer-t ungvonSatellitendatenoderzurQualit atspr ufungderProduktionin uber TiefenbildereinesLaserscannersrealisiert .

7 DeraufdemmobilenRoboterKurt3 Dinstalliertist( ).Objekterkennungsolles diesemerm oglichen,dievor ihmbe DiesesVerfahrenwirdangewendet, eineVielzahlvonKonturextraktionsverfahre nsowievielekontur-orientierteMerkmale,di eeineObjekterkennungerm verwenden,istdierelativeinfache oglicht dieEigenschaftderTiefenbilder,dieInforma tion uber dieEntfernungderObjekteinderSzenezuspeic hern,einebeleuchtungsunabh achedieselbe andernentsteht einleicht identi ublicherweisein dererstenPhasewerdenanhandeinerObjektdat enbankHypothesenaufgestellt,welchesObjek tsich wo in einemBildbe dasBildprojiziertundmittelsVergleichs-ve rfahrenentschieden,in wieweitdasObjektimBildunddasprojizierteO bjekt Ubereinstimmung uber einemde niertenSchwellwert,wirddieKlassi kationshypotheseakzeptiert[15].

8 In dieserArbeitwirdausschlie lich ahnt,dain dieserArbeitjederderf denStufendesBildverarbeitungssystemerm denjeweiligenKapitelnausf uhrlich unfVerarbei-tungsschrittedesBildverarbei tungssystemslauten[1]:1. Bilderfassung2. Bildvorverarbeitung3. Segmentierung4. Merkmalsextraktion5. Klassi kationIneinigenBildverarbeitungssystemen kommt noch einesechstePhase, : Imersten(diesem) , : IndiesemKapitelwirdein Uberblick uber , derObjekterkennungaufge-zeigtundf ur diehierverwendeteObjekterkennungsstrateg iewerdenweiterein dieserArbeitnicht : ImdrittenKapitelwerdenTiefenbilderalsAus gangsdatenderObjekterkennungein-gef wirdinsbesondereaufderenErzeugungmitHilf eeines3D-Laserscannerseingegangenunddara uf, : Kapitel4 beschreibtdenBereich derKonturextraktion,derausBildvorverarbe itungundBildsegmentierungbesteht.

9 EswerdenverschiedeneTechnikenvorgestellt ,umObjektkonturenausdemTiefenbildzu erdemwerdenderKonturex-traktionvorgescha lteteInterpretationendesTiefenbildesbesc hrieben,diees erm ogli-chen,denBodenundGrauwertspr ungeimTiefenbildzu : Imf unftenKapitelwerdenverschiedeneKontur-Re pr ,Hu-undZernike-Momente,dieCurvature-Scal e-Space-Repr asentation,dieAngular-Radial-Transformat ion, : Diein Kapitel5 ermitteltenMerkmalewerdenzu die-semKapitelwirdbeschrieben,welcheVerf ahrendieKlassi kationdieserMerkmals-vektorenerm oglicht. kationsstrategiender uberwachtenundun uberwachtenKlassi kationwerdenerl dieserArbeitverwendete uberwachteKlassi kationsverfahrenderSupport-Vektor-Maschi ne(SVM) : DiesesKapitelbefasstsich mitderPerformanz-AnalysedesKlassi.

10 ,welcheMethodenin wieweitin derLagesind,Objekterkennungzu erm oglichen,woGrenzenundProblemedesverwende tenAnsatzesliegenundwelche Verbesserungenin weiterf uhrendenArbeitenvorgenommenwerdenk derautonomenmobilenRobotikeinegro ur abstraktereAufgabenwieInterpretationderv or ihmliegendenSzeneunddaraufbasie-rendeHan dlungsplanungwissen,welcheObjektesich in derSzenebe dieserArbeitwirddieObjekterkennung uber einekonturorientierteKlassi demGesamtpaket,dasvonTiefenbildgenerieru ng uber SegmentierungbiszurKlassi kationundPerfor-manzevaluationreicht. EswerdenverschiedenekonturbeschreibendeM erkmalezurKlassi aufk unstlich dieserArbeitwirdes aufrealeDatenangewendetundeinVergleich Tiefenbilderneines3D-LaserscannersKapite l2 StandderTechnikDain dieserArbeitdasgesamte BildverarbeitungssystemvonderBildgewinnu ngbiszurObjekt-klassi kationbearbeitetwird,teiltsich derdieserAbschnittebensoin ,dieteilweisef ur Grauwertbilderent-wickeltwurdenunddannf ur Tiefenbilder auch Seg-mentierungsverfahren,diedirektf ur atsbild,dasauch dieserArbeitnicht verwendetenVerfahrenzurTiefenbildsegment ie-rungvorgestelltwerden:Aktive Konturen:Aktive Konturen(auch Schlangenengl.)