Konturenerkennung

Konturenerkennung bezeichnet den Prozess der Identifikation und Extraktion von Konturen in digitalen Bildern und 3D-Daten. Konturen sind Grenzlinien, die Objekte oder Strukturen umranden. Ziel ist es, Form, Position und Geometrie von Objekten zu bestimmen und Konturen als Vektordaten, Polylinien oder Masken bereitzustellen. Die Konturenerkennung umfasst typischerweise Vorverarbeitung, Segmentierung, Konturverfolgung und Nachbearbeitung und dient als Grundlage für weitere Analysen in Bereichen wie Objekterkennung, Messung oder Rekonstruktion.

Zu den klassischen Techniken gehören Kantendetektion mit Verfahren wie Sobel, Prewitt oder Canny, gefolgt von Konturverfolgung. Bekannte Algorithmen zur Konturerkennung in Binärbildern sind der Suzuki-Abe-Algorithmus zur Konturverfolgung und das Douglas-Peucker-Verfahren zur Vereinfachung von Konturen. Ergänzend kommen aktive Konturen (Snakes) und Level-Set-Methoden zum Einsatz, die Konturen iterativ an Objektgrenzen anpassen. In jüngerer Zeit gewinnen Deep-Learning-Modelle an Bedeutung, die Konturen oder Segmentierungen direkt vorhersagen, oft durch Instanzsegmentierung mit Masken.

Anwendungen finden sich in der Medizin (Grenzen von Organen und Gewebe in Bildgebungsverfahren), Robotik und autonomem Fahren (Objektgrenzungen, Hinderniserkennung), der industriellen Qualitätskontrolle, der Dokumentanalyse sowie der Geoinformatik (Konturlinien von Gelände oder Nutzungsflächen).

Herausforderungen sind Rauschen, Beleuchtung, Textur und feine Konturen, Skalierung und Topologiewechsel, Teil-Occlusion, sowie Anforderungen an Realzeitverarbeitung und robuste Nachbearbeitung, etwa zur Glättung oder zur Unterscheidung von echten Konturen gegenüber Artefakten. Typische Bewertungsmaße umfassen IoU- oder F-Maß sowie contour-basierte Metriken anhand von Ground Truth.