Multi-Scale Integral Invariants for Robust Character Extraction from Irregular Polygon Mesh Data

Hunderttausende von antiken Dokumenten in Keilschrift befinden sich in Museen, und täglich werden weitere bei archäologischen Grabungen gefunden. Die Auswertung dieser Dokumente ist wesentlich für das Verständnis der Herkunft von Kultur, Gesetzgebung und Religion. Die Keilschrift ist eine Handschrift und wurde in den Jahrtausenden vor Christi Geburt im gesamten alten Orient benutzt. Der Name leitet sich von den keilförmigen Eindrücken eines Schreibgriffels in den weichen Beschreibstoff Ton ab. Das Anfertigen von Handzeichnungen und Transkriptionen dieser Tontafeln ist eine langwierige Aufgabe und verlangt nach Unterstützung mittels automatisierter rechnergestützter Verfahren. Das Ziel dieser Arbeit ist die präzise Extraktion von Schriftzeichen mit variablen Formen in 3D. Die für die Merkmalsextraktion aus 2D-Mannigfaltigkeiten in 3D entscheidenden Schritte sind Kantenerkennung und Segmentierung. Robuste Techniken in der Signalverarbeitung und dem Shape Matching benutzen hierfür Integralinvarianten in 2D. In aktuellen Arbeiten werden die Integralinvarianten grob geschätzt, um wenige prägnante Merkmale zu finden, mit denen sich zerbrochene 3D-Objekte zusammensetzen lassen. Mit dem Ziel der exakten Bestimmung der 3D-Formen von Zeichen, wurde die aus der Bildverarbeitung und Mustererkennung bekannte Verarbeitungskette an 3D-Modelle angepasst. Diese Modelle bestehen aus Millionen von Messpunkten, die mit optischen 3D-Scannern aufgenommen werden. Die Punkte approximieren Mannigfaltigkeiten durch ein irreguläres Dreiecksnetz. Verschiedene Typen von integralinvarianten Filtern in mehreren Skalen führen zu verschiedenen hochdimensionalen Merkmalsräumen. Faltungen und kombinierte Metriken werden auf die Merkmalsräume angewandt, um Zusammenhangskomponenten zu bestimmen. Diese Komponenten stellen die Zeichen genauer als die Messauflösung dar. Parallel zum Design der Algorithmen werden die Eigenschaften der verschiedenen Integralinvarianten analysiert. Die Interpretation der Filterergebnisse sind von großem Nutzen zur Bestimmung von robusten Krümmungsmaßen und zur Segmentierung. Die Extraktion von Keilschriftzeichen wird mit einer Voronoi basierten Berechnung von minimalen normalisierbaren Vektordarstellungen vervollständigt. Diese Darstellung ist eine wichtige Grundlage für die Paläographie. Weitere Abstraktion und Normalisierung der Darstellung führt zur Zeichenerkennung. Die Einbettung der Algorithmen in das neu entworfene mehrschichtige GigaMesh Software Framework erlaubt eine Vielzahl von Anwendungen. Die Algorithmen nutzen den Speicher effektiv und die Verarbeitungskette ist parallelisiert. Die konfigurierbare Verarbeitungskette hat nur einen relevanten Parameter, nämlich die maximale Größe der zu erwartenden Merkmale. Die vorgestellten Verfahren wurden an Hunderten von Keilschrifttafeln, so wie weiteren realen und synthetischen Objekten getestet.Repräsentative Ergebnisse sowie Aufwands- und Genauigkeitsabschätzung der Algorithmen werden gezeigt. Ein Ausblick auf künftige Erweiterungen und Integralinvarianten in höheren Dimensionen gegeben