DE102011106814A1 - Method of image analysis and/or image processing of infrared image, involves performing segmentation of selected objects in infrared image and performing object-oriented image analysis and image processing step for segmented object - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bildanalyse und/oder Bildbearbeitung eines IR-Bildes.The invention relates to a method for image analysis and / or image processing of an IR image.
Die Erfindung betrifft weiter ein Wärmebildkamera-Set mit einer Wärmebildkamera und Bildverarbeitungsmitteln.The invention further relates to a thermal imaging camera set with a thermal imaging camera and image processing means.
Es ist bekannt, mit Wärmebildkameras IR-Bilder aufzunehmen. Dabei wird das IR-Bild erstellt, indem das Ausgangssignal eines IR-Strahlungsdetektors ausgewertet und verarbeitet wird. Ein IR-Bild kann somit aus Rohdaten des Detektors, aus offset-korrigierten Daten des Detektors oder aus radiometrischen Daten bestehen. Das IR-Bild kann als Einzelbild oder als Teil einer IR-Videosequenz aufgenommen worden sein.It is known to take IR images with thermal imaging cameras. The IR image is created by evaluating and processing the output signal of an IR radiation detector. An IR image can thus consist of raw data from the detector, offset-corrected data from the detector or radiometric data. The IR image may have been taken as a frame or as part of an IR video sequence.
Zur Visualisierung von IR-Bildern ist es üblich, das aufbereitete Messergebnis in Falschfarben-Darstellungen darzustellen.For the visualization of IR images, it is customary to display the processed measurement result in false color representations.
Dazu wird eine Farbpalette verwendet, welche die Umsetzung von Temperaturmesswerten in einfach visuell zu erfassende Farbwerte vorgibt.For this purpose, a color palette is used, which specifies the conversion of temperature measured values into easily visually to be detected color values.
Es hat sich herausgestellt, dass bei großen Kontrasten in den IR-Bildern unbefriedigende Ergebnisse in der Darstellung erreicht werden. Beispielsweise kann dies auftreten, wenn sogenannte hot spots vor oder hinter wesentlich kühleren Umgebungen betrachtet werden.It has been found that at large contrasts in the IR images unsatisfactory results are achieved in the presentation. For example, this can occur when so-called hot spots are viewed in front of or behind much cooler environments.
Die Farbpalette, die oft eine mehr oder weniger lineare Umsetzung der Temperaturwerte in Farbwerte erlaubt, bedarf dann einer Anpassung auf den individuell dargestellten Fall.The color palette, which often allows a more or less linear conversion of the temperature values into color values, then needs to be adapted to the individually presented case.
Um aussagekräftige Messwerte zu erhalten, ist es zudem erforderlich, möglichst genau den Emissionsgrad und den Reflexionsgrad der betrachteten Szene zu kennen. Die Aufnahme von IR-Bildern erfordert daher in der Regel die langjährige Erfahrung eines Spezialisten, ohne welche sich leicht Mess- oder Verarbeitungsfehler einschleichen können.In order to obtain meaningful measurements, it is also necessary to know as accurately as possible the emissivity and the reflectance of the observed scene. Therefore, the acquisition of IR images usually requires many years of experience of a specialist, without which easily errors in measurement or processing can creep.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die Erstellung von aussagekräftigen IR-Bildern zu vereinfachen.The invention has for its object to simplify the creation of meaningful IR images.
Erfindungsgemäß ist zur Lösung der Aufgabe bei einem Verfahren der eingangs genannten Art vorgesehen, dass in dem IR-Bild mittels Segmentierung wenigstens ein Objekt ausgezeichnet und zur Weiterverarbeitung bereitgestellt wird und dass für das segmentierte Objekt wenigstens ein weiterer Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt ausgeführt wird.According to the invention, in order to achieve the object in a method of the aforementioned type, at least one object is selected in the IR image by segmentation and provided for further processing, and at least one further image analysis or image processing step is carried out for the segmented object.
Die Erfindung bietet so den Vorteil, dass die Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritte zur Aufbereitung der aufgenommenen Messdaten, des IR-Rohbildes, in intelligenter Weise an den dargestellten Inhalt des IR-Bildes angepasst werden können. Es ist mit der Erfindung nicht mehr erforderlich, den gewünschten Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt für das gesamte IR-Bild gleichermaßen durchzuführen, sondern es ist eine maßgeschneiderte und zielgerichtete Aufbereitung möglich. Die segmentierten Objekte sind somit voneinander und vom Hintergrund separierbar und anschließend einzeln mit Bildanalyse- oder Bildverarbeitungsschritten manipulierbar.The invention thus offers the advantage that the image analysis or image processing steps for processing the recorded measurement data, the IR raw image, can be adapted in an intelligent manner to the displayed content of the IR image. It is no longer necessary with the invention to carry out the desired image analysis or image processing step equally for the entire IR image, but tailor-made and targeted processing is possible. The segmented objects are thus separable from each other and from the background and then manipulated individually with image analysis or image processing steps.
Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass die Segmentierung die Auswahl wenigstens eines Bildpunktes in dem IR-Bild umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass das Objekt für den Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt dadurch ausgezeichnet werden kann, dass zunächst ein dem Objekt zugeordneter Bildpunkt ausgewählt wird und dass für diesen Bildpunkt in einem an sich aus der Verarbeitung von Fotografien im sichtbaren Spektralbereich bekannten Segmentierungsalgorithmus das Objekt ausgewählt wird.For example, it can be provided that the segmentation comprises the selection of at least one pixel in the IR image. The advantage here is that the object for the image analysis or image processing step can be characterized in that first a pixel assigned to the object is selected and that selected for this pixel in a known from the processing of photographs in the visible spectral segmentation algorithm, the object becomes.
Hierbei kann vorgesehen sein, dass parallel zu dem IR-Bild ein VIS-Bild im sichtbaren Spektralbereich aufgenommen wird und dass für das VIS-Bild die Segmentierung durchgeführt wird und dass anschließend das segmentierte Objekt anhand einer Korrespondenz zwischen IR-Bild und VIS-Bild im IR-Bild ausgezeichnet wird. Bevorzugt erfolgt jedoch die Segmentierung direkt im IR-Bild.In this case, provision may be made for a VIS image to be recorded in the visible spectral range parallel to the IR image, and for the VIS image to be segmented, and then for the segmented object to be based on a correspondence between the IR image and the VIS image IR image is awarded. Preferably, however, the segmentation takes place directly in the IR image.
Günstig ist es, wenn die Segmentierung automatisiert durchgeführt wird. Dies kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass zunächst ein Bildpunkt als Seed point oder Startpunkt und ein Startmodell als Bereich des IR-Bildes (oder VIS-Bildes) festgelegt werden und dass in dem Startmodell ein Strukturelement, ein sogenanntes Texon, als derjenige Baustein des Bildes bestimmt wird, für welchen die Intensitätsverteilung oder ein anderes strukturelles Merkmal bei Variation über das Startmodell der gesamten Intensitätsverteilung oder dem gesamten strukturellen Merkmal des Startmodells am ähnlichsten ist. Hierbei kann anschließend die Region außerhalb des Startmodells im bearbeiteten Bild ermittelt werden, die eine hohe Ähnlichkeit mit dem Texon aufweist, und es kann die so ermittelte Region mit Hilfe einer Entwicklungsgleichung propagiert werden. Das durch die Propagierung entstandene Modell kann nun erneut als Startmodell verwendet werden, bis eine Konvergenz des Verfahrens feststellbar ist.It is favorable if the segmentation is carried out automatically. This can be done, for example, by first defining a pixel as a seed point or starting point and a starting model as a region of the IR image (or VIS image), and in the starting model determining a structural element, a so-called Texon, as the building block of the image for which the intensity distribution or other structural feature is most similar in variation over the start model of the overall intensity distribution or the overall structural feature of the start model. In this case, subsequently the region outside the start model in the processed image can be determined, which has a high similarity to the Texon, and the region determined in this way can be propagated using an evolution equation. The model resulting from the propagation can now be used again as a starting model until a convergence of the method can be established.
Bei einer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass wenigstens zwei segmentierbare Objekte in dem IR-Bild zur Auswahl bereitgestellt werden. Beispielsweise können im IR-Bild die sinnvoll möglichen Segmentierungen zunächst automatisch rechnergestützt erkannt und anschließend zur Auswahl angeboten werden.In one embodiment of the invention, it can be provided that at least two segmentable objects in the IR image are made available for selection. For example, in the IR image the meaningful possible segmentation first automatically detected computer-aided and then offered for selection.
Von Vorteil ist dabei, dass der Benutzer auf einfache Weise kritische Aufnahmesituationen, in denen mehrere Objekte jeweils Kandidaten für Messfehler darstellen und/oder eine individuelle Nachbearbeitung erfordern, individuell bearbeiten kann.The advantage here is that the user can easily edit critical recording situations in which multiple objects each represent candidates for measurement errors and / or require individual post-processing, individually.
Zur Automatisierung der Segmentierung ist es günstig, wenn die Segmentierung wenigstens eine Merkmalsdetektion umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass während der Segmentierung bereits Informationen über eine Objektklasse, zu welcher das segmentierte Objekt gehört, gewinnbar sind. Zu diesen Informationen kann in einer Zuordnungstabelle wenigstens ein objektbezogener Parameter ausgelesen werden, mit welchem der Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt parametrierbar ist oder parametriert wird, beispielsweise gemäß einer Voreinstellung.To automate the segmentation, it is favorable if the segmentation comprises at least one feature detection. It is advantageous in this context that information about an object class to which the segmented object belongs can already be obtained during the segmentation. For this information, at least one object-related parameter with which the image analysis or image processing step can be parameterized or parameterized, for example according to a presetting, can be read out in an assignment table.
Besonders günstig ist es, wenn die Merkmalsdetektion wenigstens eine Kanten- und/oder Eckendetektion umfasst.It is particularly advantageous if the feature detection comprises at least one edge and / or corner detection.
Zur automatisierten Erkennung von Objekten kann vorgesehen sein, dass die Segmentierung wenigstens eine Detektion geschlossener Linien oder Konturen umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass vollständig abgebildete Objekte einfach anhand von geschlossenen Linien identifizierbar sind. Besonders günstig ist es, wenn die Detektion nach der Polar-Log-Methode erfolgt, welche aus der Objekterkennung in der sichtbaren Fotografie- und Bildbearbeitung bekannt ist. Bei dieser wird die sogenannte Edge-map in einen Polar-Raum transformiert, um die Ränder eines Objekts schneller auffinden zu können. Besonders günstig ist es, wenn das Zentrum der Polar-Log-Darstellung in den oder einen anfangs ausgewählten Bildpunkt gelegt wird.For automated recognition of objects, it may be provided that the segmentation comprises at least one detection of closed lines or contours. The advantage here is that completely imaged objects are easily identifiable by closed lines. It is particularly advantageous if the detection takes place according to the polar-log method, which is known from object recognition in visible photography and image processing. In this case, the so-called edge map is transformed into a polar space in order to find the edges of an object faster. It is particularly favorable if the center of the polar log representation is placed in the or an initially selected pixel.
Bei einer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass das IR-Bild mit einer Wärmebildkamera aufgenommen wird.In one embodiment of the invention can be provided that the IR image is taken with a thermal imaging camera.
Hierbei kann die Wärmebildkamera mit einem Sensorfeld (FPA) von Bolometern oder in Scannertechnik ausgerüstet sein.The thermal imager can be equipped with a sensor field (FPA) of bolometers or in scanner technology.
Eine besonders einfache Weiterverarbeitung des IR-Bildes wird ermöglicht, wenn das segmentierte Objekt über eine Ausgabeeinheit ausgegeben wird.A particularly simple further processing of the IR image is made possible when the segmented object is output via an output unit.
Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass das segmentierte Objekt an einer Anzeigeeinheit angezeigt wird, sodass ein Nutzer das Ergebnis eines erfindungsgemäß für das segmentierte Objekt ausgeführten, objektbezogenen Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt direkt wahrnehmen oder begutachten kann.For example, it can be provided that the segmented object is displayed on a display unit, so that a user can directly perceive or assess the result of an object-related image analysis or image processing step executed according to the invention for the segmented object.
Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass der Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt ein Mitführen eines Cursors umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass über eine Sequenz von IR-Bildern die Bewegung eines aus dem IR-Bild segmentierten Objektes verfolgt werden kann.For example, it can be provided that the image analysis or image processing step comprises carrying a cursor. The advantage here is that the movement of a segmented from the IR image object can be tracked over a sequence of IR images.
Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass der Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt eine Berechnung einer exakten Temperatur einer auf das segmentierte Objekt bezogenen Relativposition umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass die Auswahl derjenigen Bildpunkte, für welche die Temperaturen nicht nur näherungsweise, sondern mit einem aufwendigen Rechenverfahren exakt bestimmt werden, in intelligenter Weise auf den konkreten Bildinhalt abgestimmt werden kann.For example, it can be provided that the image analysis or image processing step comprises a calculation of an exact temperature of a relative position related to the segmented object. The advantage here is that the selection of those pixels for which the temperatures are determined not only approximately, but exactly with a complex calculation method, can be tuned in an intelligent manner to the concrete image content.
Es kann vorgesehen sein, dass der Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt eine Auswahl einer Farb- und/oder Grauwertpalette einer Falschfarbendarstellung umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass große Kontraste in den Bildern dadurch aufbereitet werden können, dass für besonders heiße oder besonders kalte Objekte eine andere Farbpalette genutzt wird, als für den Bildhintergrund. Alternativ oder zusätzlich kann dies genutzt werden, um uninteressante Bildbereiche des IR-Bildes auszublenden oder mit reduzierter Intensität darzustellen.It can be provided that the image analysis or image processing step comprises a selection of a color and / or gray scale palette of a false color representation. The advantage here is that large contrasts in the images can be prepared by using a different color palette for particularly hot or especially cold objects than for the image background. Alternatively or additionally, this can be used to hide uninteresting image areas of the IR image or to represent them with reduced intensity.
Es kann auch vorgesehen sein, dass der Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt eine Eingabe oder Auswahl von wenigstens einem Emissions- und/oder Reflexionsgradwert umfasst. Von Vorteil ist dabei, dass die unterschiedlichen IR-optischen oder strahlungsphysikalischen Eigenschaften der dargestellten Objekte in dem verarbeiteten IR-Bild individuell eingestellt werden können.It may also be provided that the image analysis or image processing step comprises an input or selection of at least one emission and / or reflectance value. The advantage here is that the different IR-optical or radiation-physical properties of the objects shown in the processed IR image can be set individually.
In einer Speichereinheit können die auszeichenbaren Objekte zu Objektklassen, zusammengefasst sein, wobei zu jeder Objektklasse objektbezogene Informationen wie Emissions-, Reflexions- und/oder Transmissionsgrade hinterlegt sind.In a memory unit, the markable objects can be grouped into object classes, object-related information such as emission, reflection, and / or transmission grades being stored for each object class.
Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass in einem Lernmodus für das segmentierte Objekt wenigstens ein Merkmal extrahiert wird. Auf diese Weise können Objektklassen geschaffen werden, die jeweils ein eigenes Set von Parametern besitzen, sodass ein später segmentiertes Objekt anhand von extrahierten Merkmalen automatisch dieser Objektklasse zugeordnet werden kann.For example, it can be provided that at least one feature is extracted in a learning mode for the segmented object. In this way, object classes can be created, each having its own set of parameters, so that a later segmented object can be automatically assigned to this object class on the basis of extracted features.
Der Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt kann auch ein Ein- oder Ausblenden des segmentierten Objekts oder des Komplements zu dem segmentierten Objekt in dem aufgenommenen IR-Bild umfassen.The image analysis or image processing step may also include fading in or out of the segmented object or complement to the segmented object in the captured IR image.
Es können auch weitere Arten von Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritten vorgesehen sein.Other types of image analysis or image processing steps may also be provided.
Es kann vorgesehen sein, dass in einem oder dem Lernmodus in einem Merkmalsraum wenigstens eine objektbezogene Information zu einem segmentierten Objekt hinterlegt wird. Von Vorteil ist dabei, dass objektbezogene Informationen, wie Emissions-, Reflexions- und/oder Transmissionsgrad, den einzelnen Objektklassen zugeordnet werden können, sodass für die segmentierten Objekte, welche in die jeweiligen Objektklassen fallen, bestimmte Einstellungen für die Bildaufbereitung automatisch vorgenommen werden können.It can be provided that at least object-related information about a segmented object is stored in one or the learning mode in a feature space. The advantage here is that object-related information, such as emission, reflection and / or transmittance, the individual object classes can be assigned, so that certain settings for the image processing can be made automatically for the segmented objects that fall into the respective object classes.
Es kann auch vorgesehen sein, dass die Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritte individuelle Analysefunktionen definieren, beispielsweise die Ermittlung eines minimalen Temperaturwerts, eines maximalen Temperaturwerts, eines Mittelwerts und dergleichen, für das segmentierte Objekt.It can also be provided that the image analysis or image processing steps define individual analysis functions, for example the determination of a minimum temperature value, a maximum temperature value, an average value and the like, for the segmented object.
Beispielsweise kann ein im Lernmodus extrahiertes Merkmal die geometrische Form des Objektes sein.For example, a feature extracted in the learning mode may be the geometric shape of the object.
Der Lernmodus kann bei einer Wärmebildkamera oder in der Software zur Aufbereitung von aufgenommenen IR-Bildern bereits werkseitig durchgeführt worden sein, oder es kann auch dem Nutzer die Möglichkeit eingeräumt sein, in einem Lernmodus individuelle Anwendungsfälle zu bearbeiten.The learning mode may have already been carried out at the factory in the case of a thermal imaging camera or in the software for reprocessing recorded IR images, or the user may also be given the opportunity to work on individual use cases in a learning mode.
Zur Anwendung der gelernten Regeln kann vorgesehen sein, dass in einem Anwendungsmodus zu wenigstens einem aus dem IR-Bild extrahierten Merkmal wenigstens eine objektbezogene Information in dem zugehörigen Punkt oder Bereich eines Merkmalsraums ausgelesen wird. Beispielsweise kann dies mit Hilfe einer Support Vector Machine eingerichtet sein. Von Vorteil ist dabei, dass nicht nur entschieden werden kann, welcher Objektklasse ein sogeben segmentiertes Objekt zugehört, sondern dass für das segmentierte Objekt die Einstellungen und Prozeduren, welche für die zugehörige Objektklasse angewendet werden sollen, automatisiert ausgewählt werden können.In order to apply the learned rules, provision may be made for at least one item of object-related information to be read in the associated point or area of a feature space in an application mode for at least one feature extracted from the IR picture. For example, this can be set up with the aid of a support vector machine. The advantage here is that not only can it be decided which object class belongs to a given segmented object, but that for the segmented object, the settings and procedures that are to be used for the associated object class can be selected automatically.
Besonders günstig ist es dabei, wenn die Dimension des Merkmalsraums derart eingerichtet ist oder erweitert wird, dass die Objektklassen durch Hyperebenen voneinander trennbar sind.It is particularly advantageous if the dimension of the feature space is set up or extended in such a way that the object classes can be separated from one another by hyperplanes.
Zur Lösung der Aufgabe ist bei einem Wärmebildkamera-Set der eingangs genannten Art vorgesehen, dass Bildverarbeitungsmittel zur Segmentierung wenigstens eines Objekts in einem mit der Wärmebildkamera aufgenommenen IR-Bild eingerichtet sind. Von Vorteil ist dabei, dass Objekte mittels Segmentierung ausgezeichnet werden können, für welche mit den Bildverarbeitungsmitteln ein individueller Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt ausführbar ist.In order to achieve the object, it is provided in a thermal imaging camera set of the type mentioned above that image processing means are arranged for segmentation of at least one object in an IR image recorded with the thermal imaging camera. The advantage here is that objects can be distinguished by means of segmentation, for which an individual image analysis or image processing step can be carried out with the image processing means.
Bei einer Ausgestaltung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Bildverarbeitungsmittel in einem an die Wärmebildkamera angeschlossenen oder anschließbaren PC ausgebildet und eingerichtet sind und im online-Modus oder (nach der Datenübertragung der IR-Bilder) im offline-Modus betätigt werden.In one embodiment of the invention can be provided that the image processing means are formed and set up in a connected or connectable to the thermal imager PC and in online mode or (after the data transmission of the IR images) are operated in offline mode.
Eine besonders kompakte Ausgestaltung der Erfindung kann jedoch vorsehen, dass die Bildverarbeitungsmittel in die Wärmebildkamera integriert sind. Von Vorteil ist dabei, dass die Aufbereitung des aufgenommenen IR-Bildes bereits in der Wärmebildkamera erfolgen kann.However, a particularly compact embodiment of the invention can provide that the image processing means are integrated in the thermal imaging camera. The advantage here is that the processing of the recorded IR image can already be done in the thermal imaging camera.
Es kann vorgesehen sein, dass eine Ausgabeeinheit ein berührempfindliches Display aufweist, welches zur Auswahl eines segmentierten und/oder segmentierbaren Objektes und/oder eines Bildpunktes eingerichtet ist. Von Vorteil ist dabei, dass der Nutzer auf einfache Weise direkt festlegen kann, welches Objekt segmentiert werden soll. Besonders günstig ist es dabei, wenn die Ausgabeeinheit an der Wärmebildkamera ausgebildet ist. Ein weiterer Vorteil ist, dass bei Auswahl eines Bildpunktes die Bildverarbeitungsmittel das zugehörige Objekt automatisch durch Segmentierung ermitteln können, indem automatisch, also rechnergestützt, diejenigen Punkte ermittelt werden, die inhaltlich mit dem ausgewählten Bildpunkt zusammenhängen. Durch die Möglichkeit der Auswahl eines segmentierten und/oder segmentierbaren Objektes aus mehreren Objekten kann der Nutzer in die Lage versetzt werden, zwischen zwei oder mehreren segmentierten Objekten im IR-Bild auszuwählen. Der vorgesehene Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt kann dann für das ausgewählte Objekt durchgeführt werden, während der Rest des IR-Bildes unbearbeitet bleibt oder mit einem anderen Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt aufbereitet wird.It can be provided that an output unit has a touch-sensitive display, which is set up to select a segmented and / or segmentable object and / or a pixel. The advantage here is that the user can easily specify directly which object should be segmented. It is particularly advantageous if the output unit is formed on the thermal imaging camera. A further advantage is that, when a pixel is selected, the image processing means can automatically determine the associated object by segmentation by automatically, ie computer-aided, determining those points which are related in content to the selected pixel. The ability to select a segmented and / or segmentable object from multiple objects allows the user to select between two or more segmented objects in the IR image. The intended image analysis or image processing step may then be performed for the selected object while the remainder of the IR image remains unprocessed or rendered with another image analysis or image processing step.
Zur automatischen, inhaltsgerechten Auswahl des Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschrittes kann vorgesehen sein, dass in einer Speichereinheit ein Merkmalsraum eingerichtet ist, dessen Punkte und/oder Bereiche mit Einträgen für objektbezogene Informationen belegbar sind. Von Vorteil ist dabei, dass die objektbezogenen Informationen direkt zur Festlegung des objektbezogenen Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschrittes, beispielsweise zur Auswahl einer Farbpalette und/oder zur Festlegung eines Analyseprogramms, bereitgestellt und verwendbar sind. Vorzugsweise ist eine Speichereinheit in die Wärmebildkamera integriert.For automatic, content-appropriate selection of the image analysis or image processing step, it can be provided that a feature space is set up in a storage unit whose points and / or areas can be assigned entries for object-related information. It is advantageous in this context that the object-related information is provided directly for determining the object-related image analysis or image processing step, for example for selecting a color palette and / or for determining an analysis program are usable. Preferably, a storage unit is integrated in the thermal imaging camera.
Besonders günstig ist es, wenn bei dem erfindungsgemäßen Wärmebildkamera-Set Mittel zur Ausführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet und eingerichtet sind. Dies kann beispielsweise durch geeignete Programmierung der Bildverarbeitungsmittel in einer Datenverarbeitungseinheit erreicht sein.It is particularly advantageous if, in the thermal imaging camera set according to the invention, means for carrying out a method according to the invention are designed and set up. This can be achieved, for example, by suitable programming of the image processing means in a data processing unit.
Die Erfindung wird nun anhand eines Ausführungsbeispiels näher beschrieben, ist aber nicht auf dieses Ausführungsbeispiel beschränkt. Weitere Ausführungsbeispiele ergeben sich durch Kombination einzelner oder mehrerer Merkmale der Schutzansprüche untereinander und/oder mit einzelnen oder mehreren Merkmalen des Ausführungsbeispiels.The invention will now be described in detail with reference to an embodiment, but is not limited to this embodiment. Further exemplary embodiments result from the combination of one or more features of the protection claims with one another and / or with one or more features of the exemplary embodiment.
Es zeigt:It shows:
Die Wärmebildkamera weist in an sich bekannter Weise eine IR-Optik
Die Wärmebildkamera
Im Inneren der Wärmebildkamera
Das Bildverarbeitungsmittel
Zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird daher zunächst mit der Wärmebildkamera
Das IR-Bild
Die dargestellten Objekte
Daher wird in einem Segmentierungsschritt
Dies geschieht dadurch, dass das IR-Bild
Die Auswahl kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass die Anzeigeeinheit
Alternativ oder zusätzlich kann ein Cursor
Das Bildverarbeitungsmittel
Dies kann beispielsweise dadurch geschehen, dass Kanten
Das zu segmentierende Objekt
Für das segmentierte Objekt
Im dargestellten Ausführungsbeispiel gemäß
Für viele Anwendungen ist es nützlich, dass die nicht dem Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt
Statt oder zusätzlich zu der Auswahl einer Farb- und/oder Grauwertpalette
Es kann auch vorgesehen sein, dass für das Objekt
Das so aufbereitete IR-Bild
In der Wärmebildkamera
Das Bildverarbeitungsmittel
Anschließend wird die zu der Objektklasse hinterlegte objektbezogene Information, beispielsweise eine objektspezifische Farb- und/oder Grauwertpalette, ein Vergrößerungsfaktor, ein Helligkeits- oder Transparenzwert oder ein auszuführendes Analyseprogramm, automatisch aus einer Zuordnungstabelle ausgelesen, und das Bildverarbeitungsmittel wendet diese Information in einem Bildanalyse- oder Bildbearbeitungsschritt
Wird die Wärmebildkamera
Das Bildverarbeitungsmittel
Somit kann beispielsweise an der Bildposition
Bei dem Wärmebildkamera-Set
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102019134439A1 (en) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | Elpro Gmbh | Process for the automated display of measured values |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102019134439A1 (en) * | 2019-10-30 | 2021-05-06 | Elpro Gmbh | Process for the automated display of measured values |
| EP4645845A1 (en) * | 2024-04-29 | 2025-11-05 | Testo SE & Co. KGaA | Method for the representation of a thermal image |
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Legal Events
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| R082 | Change of representative |
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| R079 | Amendment of ipc main class |
Free format text: PREVIOUS MAIN CLASS: G06V0030190000 Ipc: G06V0010260000 |
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