"Hätte ich gewusst wie Du aussiehst, dann hätte ich Dich erkannt"
Die Segmentierung ist das zentrale Thema in der digitalen Bildverarbeitung. Nach der Aufnahme und der Bildverbesserung steht sie als Schlüssel zur Weiterverarbeitung der aufgenommenen Szene. Unabhängig von der eigentlichen Anwendung sollte ein Segmentierungs-Algorithmus ganz allgemein eingesetzt werden können, sei es in der Medizin zur Erkennung und Darstellung von Blutzellen, Hirntumoren oder Gallensteinen, oder in der Industrie zur Zählung und Qualitätsprüfung von Werkstücken oder zur Steuerung von Robotern.Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, das in den meisten Fällen vorhandene Vorwissen über die gesuchten Objekte (z.B. deren Geometrie) zur Segmentierung heran zu ziehen. Schließlich braucht auch ein Mensch zumindest eine Beschreibung des Objektes, das er finden soll. Zusätzlich sollen durch einen iterativen Ablauf, basierend auf den schon aufgenommenen Bildern, verschiedene Parameter (z.B. die Beleuchtung) gezielt beeinflusst werden, um so das Bildergebnis für die Segmentierung schrittweise zu optimieren. Als Ziel steht dabei die Selbstkonfiguration des Systems über die einzelnen Iterationen hinweg.
Eine konkrete Anwendung anhand der die gefundenen Algorithmen auf Praxistauglichkeit geprüft werden können, ist die Verschleißbeurteilung der Oberflächen von Schleifscheiben für hochharte Materialien. Dazu existiert am Lehrstuhl für Regelungstechnik und Signaltheorie eine aktive Beleuchtungsanlage zur Aufnahme von Bildern einer Schleifscheibe. Aktiv bedeutet dabei die Möglichkeit, dass Beleuchtungsrichtung und -intensität in einem gewissen Rahmen frei wähl- und automatisch ansteuerbar sind.
Projektbeschreibung
An die Oberflächenbeschaffenheit von Schleifscheiben für hochharte Materialien wird ein
hoher Anspruch gestellt, da das Schleifergebnis unmittelbar vom
Zustand der Schleifschicht der Schleifscheibe abhängt. Eine genaue
Kenntnis über die Beschaffenheit der Schleifschicht hilft damit,
Ausschuß durch rechtzeitiges Wechseln oder Neukonditionieren der
Schleifscheibe zu vermeiden.
Durch die hohen Belastungen der Schleifscheibe während des Schleifens, kommt es mit der Zeit zu
Kornanflächungen, -splitterungen oder gar zu Kornausbrüchen. Ein
Maß zur Verschleißbeurteilung von Schleifscheiben ist deshalb u.a.
die Anzahl und Beschaffenheit der Schleifkörner.
Es soll ein Verfahren entwickelt werden, das mittels digitaler Bildverarbeitung den (Verschleiß-)Zustand einer Schleifscheibe ermittelt.
In diesem Projekt wird das Problem mit Hilfe der aktiven
Bildverarbeitung angegangen. Es werden dazu mittels einer
Kamera (PRAKTICA Scan 2000, Fa. Pentacon, Dresden) mit Makro-Objektiv Aufnahmen von der Schleifschicht gemacht. Hierbei kommt der Art der Bildaufnahme, speziell der Beleuchtung, eine zentrale Rolle zu, da eine gezielte Beeinflussung der Beleuchtungsparameter notwendig ist, um ein größtmögliches Maß an Informationen von der Szene (der Schleifschicht) zu erhalten. Die Beleuchtungsquelle ist in der Lage, die interessierende Stelle aus
verschiedenen Winkelpositionen mit verschiedenen Beleuchtungsintensitäten zu beleuchten. Dies wird durch eine bereits entsprechend aufgebaute Vorrichtung, das sog. Active Illumination Device (AID), bewerkstelligt.
Durch Variation des Beleuchtungswinkels (Azimuth) erhält man z.B. vier Einzelbilder (0°, 90°, 180°, 270°). 
Nach einer Fusion der erhaltenen Bilddaten der Einzelbilder erhält man ein einziges Bild, das sämtliche Informationen der Einzelbilder beinhaltet.
Anhand dieses fusionierten Bildes kann eine Segmentierung der einzelnen Körner vorgenommen werden. Ein erster Ansatz zur Segmentierung einzelner Körner auf der Schleifscheibe mittels "adaptive thresholding" und Störunterdrückung liefert recht gute Segmentierungsergebnisse. Im Hinblick auf eine aktive Bildverrbeitung werden Untersuchungen bzgl. der automatisierten Ermittlung einzelner Einstellfaktoren, vor allem bei der Störunterdrückung, einen wichtigen Teil zukünftiger Arbeit darstellen, da dadurch eine schnelle, robuste und vor allem flexible Anwendung des Verfahrens erzielt werden kann.
Ein weiterer Ansatz zur Detektion der einzelnen Körner mittels kontinuierlicher Wavelettransormation befindet sich zur Zeit ebenso in Bearbeitung, wie ein Verfahren zur Bestimmung des Höhenprofils und damit der Rauhigkeit der Oberfläche aus den Einzelbildern.