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Patent Searching and Data


Title:
METHOD AND APPARATUS FOR THE EDGE-BASED SEGMENTING OF DATA
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2010/063247
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method for the edge-based segmenting of data by determining an energy function E(v t) of a parametrically closed surface v t with respect to a closed object edge in the data using an inner energy function Eint(v t) dependent on the parametrically closed surface v t and a data-dependent energy function Eext(v t). By introducing an inflating force-based energy function for the total energy, which oscillates based on iteration, the convergence properties of the parametrically closed surface v t along the object edge are lastingly improved. At the same time, the data-dependent energy function Eext(v t) is expanded with respect to the closed edge in the data on the basis of the Yukawa potential. In this way, an adaptation of the active contour to the object edge is possible more quickly and more accurately compared to the existing active contour methods.

Inventors:
HUETTL REINHARD (DE)
SCHNEIDER BERND (DE)
ROGASS CHRISTIAN (DE)
Application Number:
PCT/DE2008/002044
Publication Date:
June 10, 2010
Filing Date:
December 05, 2008
Export Citation:
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Assignee:
HELMHOLTZ ZENTRUM POTSDAM DEUT (DE)
HUETTL REINHARD (DE)
SCHNEIDER BERND (DE)
ROGASS CHRISTIAN (DE)
International Classes:
G06T7/00
Domestic Patent References:
WO2005083635A12005-09-09
WO2005083635A12005-09-09
Foreign References:
US6031935A2000-02-29
US20060013482A12006-01-19
EP1603076A12005-12-07
US20030052883A12003-03-20
US5768313A1998-06-16
DE19915858A11999-10-14
DE10358544A12005-07-14
US6031935A2000-02-29
US20060013482A12006-01-19
EP1603076A12005-12-07
US20030052883A12003-03-20
Other References:
KASS M; WITKIN A; TERZOPOULOS D: "SNAKES : ACTIVE CONTOUR MODELS", INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, DORDRECHT, NL, 1 January 1988 (1988-01-01), pages 321 - 331, XP000675014
SIDDIQI K; VASILEVSKIY A: "Flux maximizing geometric flows", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, IEEE SERVICE CENTER, LOS ALAMITOS, CA, US, vol. 24, no. 12, 1 December 2002 (2002-12-01), pages 1565 - 1578, XP011095247, ISSN: 0162-8828
M. KASS, A. WITKIN, D. TERZOPOULOS: "Snakes-active contour models", INT. J. COMPUT. VIS., vol. 1, 1987, pages 321
BING LI, SCOTT T. ACTON: "Field Convolution for Image Segmentation", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, vol. 16, no. 8, August 2007 (2007-08-01)
Attorney, Agent or Firm:
REINDERS, CHRISTIAN (DE)
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Claims:
Patentansprüche

1. Verfahren zur kantenbasierten Segmentierung von Daten mit folgenden Schritten:

a.) Ermittlung einer Energiefunktion E(vt) einer parametrisch geschlossenen Fläche vt bezüglich einer geschlossenen Kante in den Daten mit einer von der parametrisch geschlossenen Fläche vt abhängigen inneren Energiefunktion Eint(vt) und einer datenabhängigen Energiefunktion

b.) Hinzufügung einer auf Aufblähkräften basierenden zusätzlichen Energiefunktion

Eadd(vt) zu der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt) ;

c.) Ableitung eines Vektorfeldes aus der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt);

d. ) Bestimmung der Energiefunktion E(vt) der aufgrund des Vektorfeldes der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt) und der inneren Energiefunktion Eint (vt) veränderten parametrisch geschlossenen Fläche vt;

e.) iterative Oszillation der inneren

Energiefunktion Eint(vt) und der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt)auf der Basis der veränderten parametrisch geschlossenen Fläche

f.) im Falle einer minimalen Energiefunktion E [vt (x, y, z, t ) ] bezüglich der geschlossenen

Kante in den Daten wird die optimale parametrisch geschlossene Fläche vopt ausgegeben.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine erste veränderte parametrisch geschlossene Fläche vt-i bei einer ersten Iteration bezüglich auf Aufblähkräften basierenden zusätzlichen Energiefunktion Eadd(vt-i) auf der Basis vergrößernder Aufblähkräfte berechnet wird und die so veränderte parametrisch geschlossene Fläche vt-i als Ausgangsfläche bei einer nachfolgenden Iteration auf der Grundlage der auf Aufblähkräften basierenden zusätzlichen Energiefunktion Eadd(vt) mit verkleinernden Aufblähkräfte als Teil der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt) genutzt wird.

3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Aufblähkräfte der zusätzlichen Energiefunktion Eadd(vt)an die jeweilige Iteration dynamisch angepasst werden.

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die datenabhängige Energiefunktion Eeχt(vt) bezogen auf die geschlossene Kante in den Daten auf der Basis des Yukawa-Potentials ermittelt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die parametrisch geschlossene Fläche Vt mittels der nachfolgenden Gleichung zum jeweiligen Zeitpunkt t ermittelt wird:

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die veränderte parametrisch geschlossene Fläche vt als iterationsabhängige Matrix darstellbar und mittels algebraischer Operationen berechnet wird, wobei die Matrix in Submatrizen mit einer gleichen Anzahl von Zeilen und Spalten aufgeteilt und die jeweiligen Submatrizen als Grundlage zur Bestimmung der minimalen Energiefunktion E(vt) verwendet werden.

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Kantendaten entlang der geschlossenen Kante in Abhängigkeit der Datenwertunterschiede zu Daten nahe der geschlossenen Kante mit einer Wölbungsfunktion multipliziert und damit die Datenwertunterschiede der Kantendaten angepasst werden.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Rauschsignal in den Daten mittels einer Filterfunktion, insbesondere eines Gauß-Filters oder eines Median-Filters, minimiert wird.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die geschlossene Kante in den Daten als quadratische Normalfunktion eines Gauß-Filters oder als inverse Intensitätsfunktion der Daten erfasst wird.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass bei Unterschreitung der Differenz Δvt= vt - vt-i unter eine vorgebbare Schwelle die zuletzt ermittelte parametrisch geschlossene Fläche vt als optimale parametrisch geschlossene Fläche vopt bestimmt wird.

11. Vorrichtung zur kantenbasierten Segmentierung von Daten mit einer Berechnungseinheit zur Ermittlung einer Energiefunktion E(vt) einer parametrisch geschlossenen Fläche vt bezüglich einer geschlossenen Kante in den Daten mit einer von der parametrisch geschlossenen Fläche vt abhängigen inneren Energiefunktion Eint(vt) und einer datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt), dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnungseinheit bei der Ermittlung der Energiefunktion E(vt) eine auf Aufblähkräften basierenden zusätzlichen Energiefunktion Eadd(vt) zu der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt) berücksichtigt, wobei die Berechnungseinheit die Größe der Aufblähkräfte an die jeweilige Iteration dynamisch anpasst.

12. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnungseinheit eine iterative Oszillation der inneren Energiefunktion Eint(vt) und der datenabhängigen Energiefunktion Eext(vt)auf der Basis der veränderten parametrisch geschlossenen Fläche Vt durchführt.

13. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 11 oder 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnungseinheit die datenabhängige Energiefunktion Eext(vt) bezogen auf die geschlossene Kante in den Daten auf der Basis des Yukawa- Potentials ermittelt.

14. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 11 bis 13 zur

Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10.

15. Computerprogramm mit Programmcode eingerichtet zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wenn das Programm in einem Computer ausgeführt wird.

16. Computerprogrammprodukt mit Programmcode zur Ausführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wenn das Programm in einem Computer ausgeführt wird.

Description:
Verfahren und Vorrichtung zur kantenbasierten Segmentierung von Daten

Beschreibung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur kantenbasierten Segmentierung von Daten durch Ermittlung einer

Energiefunktion E(v t ) einer parametrisch geschlossenen Fläche v t bezüglich einer geschlossenen Kante in den Daten mit einer von der parametrisch geschlossenen Fläche v t abhängigen inneren Energiefunktion E int (v t ) und einer datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) .

Ein immerwährendes Problem in der medizinischen Diagnostik, der Fernerkundung, der Produktionstechnik oder der Zahlenanalyse ist die automatische Erkennung von Mustern innerhalb eines Satzes von Daten, die eine geschlossene Struktur als Kante, insbesondere als Objektkante, aufweisen. Die Kante ist durch einen großen Werteunterschied in den Daten gekennzeichnet, beispielsweise durch einen Intensitätsunterschied einzelner Pixelpunkte entlang eines Objektumrisses innerhalb eines digitalen Bildes oder durch Wertedifferenzen zwischen Daten entlang einer Kante zu umgebenden Datenwerten innerhalb einer Zahlenmatrix.

Eine wesentliche Methode zur Ermittlung eines Musters aufgrund einer äußeren geschlossenen Kante um das Muster ist die Bestimmung der Objektkontur mittels sogenannter aktiver Konturen, auch Snakes genannt. Aktive Konturen werden zur computergestützten Objektverfolgung eingesetzt und sind invariant bezüglich Skalierungen und Rotationen. Das Konzept der aktiven Kontur oder Snakes wurde erstmals 1987 publiziert (M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos "Snakes-active contour modeis", Int. J. Comput . Vis., vol. 1, pp. 321, 1987) .

Das Konzept der aktiven Konturen beruht auf der Beschreibung der Objektkontur durch eine geschlossene parametrische Fläche im dreidimensionalen bzw. durch eine geschlossene parametrische Kurve im zweidimensionalen entlang der Objektkante. Deren Form wird nach einer oft manuellen Initialisierung abhängig von sogenannten internen und externen Energien korrigiert. Im Falle einer Übereinstimmung der geschlossenen parametrischen Kurve mit der Objektkante heben sich die inneren und äußeren Energien so auf, so dass die Gesamtenergie minimal ist.

Die äußeren Energien werden aus den Dateninformationen, beispielsweise den Bildinformationen, ermittelt und dienen zur Form- und Positionsveränderung der aktiven Kontur innerhalb der Daten im Bezug auf die Objektkontur. Die äußeren Energien werden häufig in Vektorfelder umgerechnet, beispielsweise dem Gradient Vector Flow (GVF) oder der Vector Field Convolution (VFC) .

Die internen Energien berechnen sich einzig aus der Form der aktiven Kontur. Eine auf den inneren Energien basierende Kraft ist dann elastisch, wenn beim Wegfall aller äußeren

Kräfte bzw. Energiefunktionen die aktive Kontur sich selbst in den Ausgangszustand zurückversetzen würde. Unelastische Eigenschaften sind beispielsweise Viskosität, Plastizität oder Brüchigkeit. Mittels eines Minimierungsalgorithmuses wird die Form der aktiven Kontur berechnet, bei der die Summe aller Energien im Idealfall ein Minimum erreicht. Häufig wird anstatt dass Minimum der Gesamtenergie zu betrachten die Form der aktiven Kontur verändert und dann diejenige Form der aktiven Kontur als Ergebnis betrachtet, bei der die zugehörige Gesamtenergie minimal ist.

Wichtige Voraussetzung für die Ermittlung einer Objektkontur mit einer aktiven Kontur ist, dass die aktive Kontur durch eine geschlossene parametrische Fläche bzw. Kurve beschrieben werden kann, die zweimal steig differenzierbar sein muss. Mit dem Wissen um die grobe Gestalt der zu erfassenden

Objektkontur kann aus der ersten Ableitung der Kurve auf die „Objektkonturlänge" und aus der zweiten Ableitung auf die „Objektkonturglattheit" geschlossen werden, also ob beispielsweise starke Krümmungen in der Objektkontur vorliegen. Die Parameter α>i, G> 2 dienen zur Abbildung dieser

Vorabinformationen der Objektstruktur in der inneren Energie E 1n , entlang der Objektkante:

Zur Abbildung der Dateninformationen wird die Objektkontur mittels einer Kante beschrieben, die durch eine große Veränderung Vl(x,y,z) gekennzeichnet ist. Hieraus ergibt sind die äußere Energie E exl zu

Die äußere Energie E exl entlang der Objektkante ergibt sich zu:

1 E ex ,(v):=JE m (v(s))ώ Die Gesamtenergie E aus der inneren und äußeren Energie E 1n , und E cxl ergibt sich zu:

Das Minimum dieser Grundgleichung der Gesamtenergie E (v) entlang der Objektkante stellt die optimale Übereinstimmung der aktiven Kontur v t mit der Objektkante dar.

So beschreibt die US 5,768,313 A ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Segmentierung von Bildern mittels einer stochastisch deformierbaren aktiven Kontur. Mittels eines Deformationsgenerators wird die aktive Kontur solange deformiert, bis die zugehörige Funktion der Gesamtenergie minimal ist.

Die DE 199 15 858 Al beschreibt ein Verfahren zur Verringerung von Rauschen in Bildern unter Beibehaltung der Kanteninformation, damit die Objektkante weiterhin mittels einer aktiven Kontur ermittelt werden kann. Aus einem Satz von mehrdimensionalen Bildern mit Volumenelementen wird für jeden Wert eines Volumenelements eine Vielzahl von ersten und zweiten Ableitungen bestimmt. Aus dem Vergleich der Ableitungen wird eine sogenannte Krümmungsmatrix abgeleitet, wobei in Abhängigkeit der Vorzeichen der Krümmungen der jeweiligen Volumenelemente die Volumenelementwerte angepasst werden .

Die DE 103 58 544 Al beschreibt ein Verfahren zur schnellen 3D-Obj ekterfassung . Gemäß dieser Patentanmeldung wird das

Objekt mittels eines Projektors aus gitterförmig angeordneten Linien beleuchtet und die auf der Oberfläche des Objektes abgebildeten Streifen über eine Kamera aufgenommen. Durch die Ermittlung der Streifen und der damit verbundenen Schnittpunkte werden die dreidimensionalen Koordinaten der Objektoberfläche bestimmt. Ebenfalls beschreibt die US 6,031,935 A eine Methode und eine Vorrichtung zur Bildsegmentierung mittels zeitkonstant deformierbarer Konturen. Mit Hilfe einer zusätzlichen Testkontur wird die Objektkante durch die Anpassung der aktiven Kontur ermittelt.

Problematisch an allen Lösungen gemäß Stand der Technik ist, dass 1 die Anpassung der aktiven Kontur an die Objektkante nur mit einer großen Anzahl von Iterationen durchgeführt werden kann, die eine Vielzahl von Rechenressourcen verbrauchen.

Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine schnelle und ressourcensparende Ermittlung einer Objektkante mittels einer aktiven Kontur bereitzustellen.

Erfindungsgemäß wird die Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen nach Anspruch 1 gelöst.

Erfindungsgemäß wird die Aufgabe ebenfalls durch eine Vorrichtung mit den Merkmalen nach Anspruch 11 gelöst.

Erfindungsgemäß ist ein Verfahren zur kantenbasierten Segmentierung von Daten vorgesehen, bei dem eine Energiefunktion E(v t ) einer parametrisch geschlossenen Fläche v t bezüglich einer geschlossenen Kante in den Daten mit einer von der parametrisch geschlossenen Fläche v t abhängigen inneren Energiefunktion E int (v t ) und einer datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) ermittelt wird.

Objektkante oder Kante im Sinne der vorliegenden Erfindung ist ein großer Werteunterschied in den Daten bzw. sind gleiche Datenwerte entlang einer geschlossenen parametrischen Kurve um ein in den Daten abgebildetes Datenwertsegment . Eine Kante kann beispielsweise ein Intensitätsunterschied entlang der Umrisse eines abgebildeten Objektes innerhalb eines Bildes sein oder über eine minimale Wertedifferenz hinausgehende Datenwertdifferenz entlang einer geschlossenen Kante innerhalb einer Zahlenmatrix. Auch gleiche Datenwerte entlang einer geschlossenen Fläche bzw. Kurve in den Daten bilden eine Kante im Sinne der vorliegenden Erfindung. Die vorliegende Erfindung kann daher exemplarisch und nicht einschränkend in der Mustererkennung . in der medizinischen Diagnostik, in der Objekterkennung in der Produktionstechnik oder der Zahlentheorie zur Anwendung kommen. Auch die Objektverfolgung in der Fernerkundung oder die biometrische Erfassung von Personen kann mit Hilfe der vorliegenden Erfindung umgesetzt werden.

Zu der inneren Energiefunktion E int (v t ) wird eine auf Aufblähkräften basierende zusätzliche Energiefunktion E add (v t ) hinzugefügt. Ohne eine auf Aufblähkräften basierende zusätzliche Energiefunktion E add (v t ) besteht häufig das Problem, dass die aktive Kontur nicht entlang der Objektkante konvergiert, wenn die initiale aktive Kontur nicht nahe genug entlang der Objektkontur verläuft. Ohne Aufblähkräfte tendiert die aktive Kontur dazu, zu schrumpfen und wieder in sich zusammenzufallen. Des Weiteren ist ohne Aufblähkräfte die Konvergenz der aktiven Kontur entlang der Kante von der ursprünglichen Parameterwahl von coi und ω 2 bzw. hierzu entsprechenden Parametern stark abhängig.

Aus der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) wird ein Vektorfeld abgeleitet, so dass die aktive Kontur in Richtung der Kante bei jeder Iteration verändert wird. Gleichzeitig besitzt die aktive Kontur v t mittels der inneren Energiefunktion E int (v t ) die Tendenz, sich zusammenzuziehen. Die Gesamtenergiefunktion wird dann minimal, wenn sich die innere Energiefunktion Ei nt (v t ) nahezu vollständig mit der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) aufhebt und in diesem Falle die energieabhängige aktive Kontur v t nahezu vollständig entlang der Kante verläuft. Hierzu wird die Gesamtenergiefunktion E(v t ) aus der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) und aus der inneren Energiefunktion Eint (Vt) bestimmt. Vorteilhafterweise werden die innere Energiefunktion E int (v t ) und die datenabhängige Energiefunktion E ext (v t )auf der Basis der veränderten parametrisch geschlossenen Fläche v t bei jeder Iteration dergestalt verändert, dass bezogen auf die vorhergehende Iteration die Magnitude und das Vorzeichen der insgesamt wirkenden Kraft variiert werden. Im Falle einer minimalen Energiefunktion E [v t (x, y, z, t ) ] bezüglich der geschlossenen Kante in den Daten wird die optimale parametrisch geschlossene Fläche v opt ausgegeben.

Durch das vorliegende Verfahren werden aktive Konturen mit wesentlich weniger Iterationsschritten als bisher entlang einer Objektkante ausgerichtet. Dies wird durch die Schaffung des methodischen Ansatzes einer alternativen

Vektorfeldüberlagerung - Alternating Vector Field Convolution Snakes (AVFC) - zur Berechnung der aktiven Kontur erreicht.

In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens ist vorgesehen, dass die veränderte parametrisch geschlossene Fläche v t -i bei einer ersten Iteration bezüglich der auf Aufblähkräften basierenden zusätzlichen Energiefunktion Eadd (y.t-i) auf der Basis vergrößernder Aufblähkräfte berechnet wird und die so veränderte parametrisch geschlossene Fläche v t -i als Ausgangsfläche bei einer nachfolgenden Iteration auf der Grundlage der auf Aufblähkräften basierenden zusätzlichen Energiefunktion E add (v t ) mit verkleinernden Aufblähkräften als Teil der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) genutzt wird. Durch die Verwendung der bei der vorherigen Iteration berechneten Ausgangsfläche v t -i für die im nachfolgenden Iterationsschritt berechneten parametrisch geschlossenen Fläche v t wird ein „Zusammenschrumpfen" der aktiven Kontur v t aufgrund der wirkenden inneren Energiefunktion E int (v t ) verhindert. Es wird als Vorteil angesehen, dass die Aufblähkräfte der zusätzlichen Energiefunktion E add (v t ) an die jeweiligen Iterationsschritte dynamisch angepasst werden. Bisher mussten die Aufblähkräfte der zusätzlichen Energiefunktion E add (v t ) i n einigen Iterationsverfahren vom Anwender immer dann manuell angepasst werden, wenn der Ausgangsparametersatz ersichtlich zu keiner Konvergenz der aktiven Kontur als parametrisch geschlossene Fläche v t entlang der Objektkante führte. Da mit fortschreitenden Iterationsschritten und der Annährung der aktiven Kontur an der Objektkante zu groß gewählte

Aufblähkräfte zu Konvergenzschwierigkeiten führen, ist durch die Abhängigkeit der Größe der Aufblähkräfte von den Iterationsschritten eine automatische Rückkopplung auf den Konvergenzprozess geschaffen, die kein manuelles Eingreifen des Anwenders mehr erfordert.

Die datenabhängige Energiefunktion E ext (v t ) bezogen auf die geschlossene Kante in den Daten wird auf der Basis des Yukawa-Potentials ermittelt. Das Yukawa-Potential ist das Potential eines Austauschteilchens mit der Masse m und geht mit wachsendem Abstand r exponentiell gegen Null und besitzt die Form V(r) = A . Das Yukawa-Potential geht im r

Grenzfall eines massenlosen Photons in das Coulomb-Potential über .

Bei der Nutzung des Yukawa-Potentials als Teil der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) zur Berechnung der parametrisch geschlossenen Fläche v t wird bei der Initialisierung der parametrisch geschlossenen Fläche v 0 die aktive Kontur rasch verändert. Mit fortschreitender Form- und Größenänderung der parametrisch geschlossenen Fläche v t nimmt der Einfluss des Yukawa-Potentials ab und verbessert somit die Konvergenz der parametrisch geschlossenen Fläche v t entlang der Objektkante. Die parametrisch geschlossene Fläche v t wird vorteilhafterweise mittels der nachfolgenden Gleichung zum jeweiligen Zeitpunkt t ermittelt:

In der obigen Matrizendarstellung ist neben der zusätzlichen Energiefunktion E add (v t ) der Aufblähkräfte in Abhängigkeit des n y (v) -Vektors als letzter Term auch das äquivalent formulierte Yukawa-Potential für das zugrundeliegende Variationsproblem dargestellt. Diese auf dem Yukawa-Potential basierende alternative Vektorfeldüberlagerung - Alternating Vector Field Convolution Snakes (YAVFC) - ist ein wesentlicher Kernpunkt der vorliegenden Erfindung.

In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens ist vorgesehen, dass die veränderte parametrisch geschlossene Fläche v t als Matrix darstellbar und mittels algebraischer Operationen berechnet wird, wobei die Matrix in Submatrizen mit einer gleichen Anzahl von Zeilen und Spalten aufgeteilt und die jeweiligen Submatrizen als Grundlage zur Bestimmung der minimalen Energiefunktion E(v t ) verwendet werden. Insbesondere bei nummerischen Berechnungsverfahren ist eine algebraische Formulierung des zu lösenden Variationsproblems von Vorteil. Definierte Punkte auf der parametrisch geschlossene Fläche v t werden mittels numerischer Berechnungsmethoden festgelegt und innerhalb des zu betrachtenden Volumens bzw. innerhalb der zu betrachtenden Fläche in jedem Iterationsschritt verschoben und damit an die Objektkante angepasst.

In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens ist vorgesehen, dass die Kantendaten entlang der geschlossenen Kante in Abhängigkeit der Datenwertunterschiede zu Daten nahe der geschlossenen Kante mittels einer Wölbungsfunktion multipliziert und damit die Datenwertunterschiede der Kantendaten angepasst werden. Die Kantendaten können relativ zu den umgebenden Daten mit der Wölbungsfunktion genauer abgegrenzt und somit der exakte Verlauf der Objektkante besser dargestellt und analysiert werden.

Zur Unterdrückung von Rauscheinflüssen auf die Berechnung der aktiven Kontur ist es von Vorteil, dass das Rauschsignal in den Daten mittels einer Filterfunktion, insbesondere eines Gauß-Filters oder eines Median-Filters, minimiert wird. Hierdurch kann die Objektkante genauer und schneller ermittelt werden. Ebenfalls ist es von Vorteil, dass die geschlossene Kante in den Daten als quadratische Normalfunktion eines Gauß-Filters oder als inverse Intensitätsfunktion der Daten erfasst wird.

Um unnötige weitere Iterationen zu vermeiden und damit Rechenressourcen zu schonen, wird bei Unterschreitung der Differenz Δv t = V t ~ v t -i unter eine vorgebbare Schwelle die derzeitige parametrisch geschlossene Fläche V t als optimale parametrisch geschlossene Fläche v opt bestimmt.

Erfindungsgemäß ist ebenfalls eine Vorrichtung vorgesehen, bei der die Berechnungseinheit bei der Ermittlung der

Energiefunktion E(v t ) eine auf Aufblähkräften basierende zusätzliche Energiefunktion E add (v t ) zu der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) berücksichtigt, wobei die Berechnungseinheit die Größe der Aufblähkräfte an die jeweilige Iteration dynamisch anpasst.

Die Berechnungseinheit führt vorteilhafterweise eine iterative Oszillation der inneren Energiefunktion Ei nt (v t ) und der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) auf der Basis der veränderten parametrisch geschlossenen Fläche v t durch. In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Vorrichtung ist vorgesehen, dass die Berechnungseinheit die datenabhängige Energiefunktion E ext (v t ) bezogen auf die geschlossene Kante in den Daten auf der Basis des Yukawa-Potentials ermittelt.

Des Weiteren löst ein Computerprogramm und ein Computerprogrammprodukt die Aufgabe, wobei das

Computerprogrammprodukt in einem computerlesbaren Medium gespeichert ist und computerlesbare Mittel umfasst, mittels derer ein Computer veranlasst wird, das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen, wenn das Programm in dem Computer abläuft. Die vorliegende Erfindung kann in Form von Hardware, Software oder einer Kombination von Hardware und Software realisiert werden. Hierfür ist jede Art von System bzw. jede andere zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens eingerichtete Vorrichtung geeignet. Die vorliegende Erfindung kann auch in ein Computerprogrammprodukt integriert werden, welches alle Merkmale umfasst, die es zur Realisierung der hier beschriebenen computergestützten Verfahren befähigen, und welches nach dem Laden in ein Computersystem in der Lage ist, diese Verfahren auszuführen.

Unter den Begriffen Computerprogramm und Computerprogrammprodukt ist im vorliegenden Zusammenhang jeder Ausdruck in einer beliebigen Computersprache, Code oder Notation eines Satzes von Anweisungen zu verstehen, welche ein Computersystem zur Datenverarbeitung und so zur Ausführung einer bestimmten Funktion befähigen. Das Computerprogramm bzw. das Computerprogrammprodukt ist entweder direkt oder nach einer Umwandlung in eine andere Sprache, Code, Notation oder durch die Darstellung in einer anderen materiellen Form auf dem Computersystem lauffähig.

Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen finden sich in den Unteransprüchen. Die vorliegende Erfindung wird anhand der Ausführungsbeispiele in den Figuren näher erläutert. Dabei zeigt beispielhaft die

FIG 1 ein Ablaufdiagramm mit den wesentlichen Verfahrensschritten;

FIG 2 Ergebnisbilder vier verschiedener Objekte mit berechneten aktiven Konturen entlang der Objektkanten auf der Grundlagen eines Gradientenfeldes und Aufblähkräften;

FIG 3 Ergebnisbilder vier verschiedener Objekte mit berechneten aktiven Konturen entlang der Objektkanten auf der Grundlagen eines Gradientenfeldes, einer alternativen

Vektorfeldüberlagerung und einer auf einem Yukawa- Potential basierenden alternativen Vektorfeldüberlagerung .

Die Fig. 1 zeigt ein Ablaufdiagramm mit den wesentlichen

Verfahrensschritten. Nach der Initialisierung des Verfahrens wird die datenabhängige Energiefunktion E ext (v t ) aus den Daten, im Falle der Fig.l die Intensitätsdaten innerhalb eines digitalen Bildes, ermittelt. Hierzu wird der jeweilige Intensitätswert jedes Pixelpunktes als Grundlage der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) verwendet. Die ungefähre Form der Objektkante ist dabei nicht bekannt und wird durch die dynamische Anpassung der Parameter der inneren Energiefunktion Ei nt (v t ) und der datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ) irrelevant . Auf der Basis einer bekannten Vektorfeldüberlagerung (VFC) werden iterationsabhängige Aufblähkräfte als Grundlage einer zusätzlichen Energiefunktion E add (v t ) zur datenabhängigen Energiefunktion E ext (v t ), die auf dem Yukawa-Potential basiert, hinzugefügt. In Abhängigkeit der ungefähr bekannten Objektkante wird dann die Ausgangskontur vo festgelegt. Meistens positioniert der Anwender die Ausgangskontur V 0 innerhalb oder in Nähe des zu erfassenden Objektes. Anschließend werden iterationsabhängig die Aufblähkräfte ermittelt und eine auf diesen Energiefunktionen basierende parametrisch geschlossene Kurve V t bezüglich der zweidimensionalen Bilddaten berechnet. Danach wird die aktuelle parametrisch geschlossene Kurve v t ermittelt. Falls ein Minimum der Gesamtenergie vorliegt, entspricht die aktuelle parametrisch geschlossene Kurve v t der Objektkante. Sollte die Gesamtenergie nicht einem Minimum entsprechen, werden die Aufblähkräfte in Abhängigkeit der aktuellen

Iteration verändert. Die Aufblähkräfte können dabei bezüglich der Wertegröße und/oder des Vorzeichens variiert, insbesondere oszillierend verändert, werden. Beim Vorliegen eines Minimums der Gesamtenergie wird die zuletzt berechnete parametrisch geschlossene Kurve v t als optimale Lösung v opt ausgegeben.

Die Fig. 2 zeigt die Ergebnisbilder vier verschiedener Objekte mit berechneten aktiven Konturen entlang der jeweiligen Objektkanten auf der Grundlage eines Gradientenfeldes und eines Gradientenfeldes mit Aufblähkräften. Das linke obere Bild zeigt eine 128x128 Pixel-Auflösung eines Fernerkundungsbildes. Der schwarze Kreis als Objekt besitzt eine 256x256 Pixel-Auflösung. Das dritte obere Bild zeigt eine Magnetresonanzabbildung der linken Herzklappenvene. Das rechte obere hufeisenförmige Bild besitzt wiederum eine 256x256 Pixel-Auflösung.

Die Ergebnisse der Gradientenfeldmethode sind für die jeweiligen Objekte nach fünf Deformationszyklen der ursprünglichen parametrisch geschlossenen Kurve v 0 mit maximal 500 Iterationen in der mittleren Reihe gezeigt. Im Vergleich zu der zusätzlichen Beachtung von auf Aufblähkräften basierenden Energiefunktionen E add (v t ) der unteren Reihe ist erkennbar, dass die auf Aufblähkräften basierenden Formen der parametrisch geschlossenen Kurven V t die Objektkanten besser abbilden. In der Fig. 3 sind Ergebnisbilder vier verschiedener Objekte mit berechneten aktiven Konturen entlang der Objektkanten auf der Grundlagen einer alternativen Vektorfeldüberlagerung (AVFC) und einer auf einem Yukawa-Potential basierenden alternativen Vektorfeldüberlagerung (YAVFC) gezeigt.

Ausgehend von einer ursprünglich kreisrunden parametrisch geschlossenen Kurve Vo für alle Objekte gemäß der oberen Reihe werden in der mittleren Reihe die aktiven Konturen mittels der alternativen Vektorfeldüberlagerung (AVFC) berechnet. Im Vergleich zu den Ergebnisbildern der letzten Reihe, die auf der Grundlage einer auf dem Yukawa-Potential basierenden alternativen Vektorfeldüberlagerung (YAVFC) berechnet wurden, wird deutlich, dass innerhalb der gleichen Anzahl von Iterationsschritten die auf dem Yukawa-Potential basierenden alternativen Vektorfeldüberlagerung (YAVFC) die beste Übereinstimmung zwischen der parametrisch geschlossenen Kurve v t und der Objektkante aufweist. Gleichzeitig weisen die Ergebnisbilder der alternativen Vektorfeldüberlagerung (AVFC) der mittleren Reihe der Fig. 3 eine bessere Objektkantenerfassung als die herkömmliche

Gradientenfeldmethode gemäß der mittleren Reihe der Fig. 2 auf .

Basierend auf einer bekannten Vektorfeldüberlagerung (Bing Li and Scott T. Acton " Field Convolution for Image Segmentation" IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 8, AUGUST 2007) wird die bekannte Vektorfeldüberlagerung mittels sogenannter Ballon-Kräfte als Aufblähkräfte erweitern und in einen oszillierenden Multiskalenansatz überführt. In Abhängigkeit der Iterationsschritte wird gemäß der vorliegenden Erfindung der erweiterte Multiskalenansatz durch eine dynamische Parametrisierung, insbesondere der Aufblähkräfte, erweitert. Die Methode gemäß der vorliegenden Erfindung bietet mit dem Multiskalenansatz den Vorteil, dass auf verschiedenen Skalenebenen die Übereinstimmung zwischen der parametrisch geschlossenen Kurve v t und der Objektkante durch unterschiedliche Netzgrößen mit angepassten Energiefunktionen ermittelt werden kann. Falls eine genauere Bestimmung der parametrisch geschlossenen Kurve v t in Relation zur Objektkante notwendig ist, kann mittels eines feineren Berechnungsnetzes mit angepassten Energiefunktionen die Übereinstimmung genauer bestimmt werden.

Vorteilhafterweise kann im Rahmen des vorliegenden Verfahrens in Abhängigkeit der notwendigen Genauigkeit die Konvergenz der parametrisch geschlossenen Kurve V t an die Objektkante aufgrund der Berechnung mittels unterschiedlich fein vernetzter Berechnungsnetze ermittelt werden. Durch die Substitution einiger, diskreter Teile in die Matrixdarstellung der parametrisch geschlossenen Kurve v t werden rechentechnisch aufwändige Matrizeninversionen vermieden. Weiterhin sind durch die zusätzliche Implementierung des Yukawa-Potentials als zusätzliche Energiefunktion die Konvergenzeigenschaften der parametrisch geschlossenen Fläche v t entlang der Objektkanten wesentlich verbessert.