Spielfeld-
Erkennung
Projekt Digitale Bildverarbeitung
Marcel Gladbach Lars Kollmann Franz Anders
Aufgabenstellung
ZIEL: Erkennung der grünen Spielfeldfarbe
Input: Bild(RGB) Output: Bild(SW)
→ Spielfeld weiß, Rest Schwarz
Herangehensweise
1. Idee: “Alles, was grün ist, weiß Färben!”
→ Frage: Was ist grün?
Herangehensweise
1. Idee: “Alles, was grün ist, weiß Färben!”
→ Frage: Was ist grün?
Antwort:
● Jeder Pixel mit R < G und B < G
● Jeder Pixel mit G > 45%
der Gesamtfarbe
Herangehensweise
→ Alles Grün zu Weiß
Herangehensweise
→ Alles Grün zu Weiß
Herangehensweise
→ Alles Grün zu Weiß
Herangehensweise
→ Alles Grün zu Weiß
Herangehensweise
→ Alles Grün zu Weiß
Herangehensweise
Problem:
● Grünwert des Spielfeldes abhängig von Bild
● Optimierung des Grün-Grenzwertes auf ein Bild verschlechtert Grün-Erkennung eines anderen Lösung:
● Erkennung des Grün-Profils des Spielfeldes
→ Spielfeld ist nicht das “grünste” Element des Bildes, aber da häufigste grüne Element des Bildes!
Herangehensweise
Herangehensweise:
● Prüfe für alle grünen Pixel im Bild das
Teilungsverhälnis von Grün zu Rot und Blau
● Notiere Ergebnis in einem “Grün-Histogramm”
● Maxwert des Histogramms → Grünprofil des Feldes
40 % G / (R+G+B) eines Pixels 100 %
60%
Anzahl
Herangehensweise
2. Idee
1. Konstruiere Grün-Histogramm
2. Bestimme Max-Wert des Histogramms 3. Färbe grünes Pixels im Bild weiß,
wenn Grünprofil dem Histo-Max-Wert entspricht
Ohne Grün-Histo MIT Grün-Histo
Herangehensweise
Problem: “Scattering”
Herangehensweise
Lösung: Nicht-Linearer Filter
Entferne falsche weiße Pixel im Hintergrund
Entferne falsche schwarze Pixel im Vordergrund (Spielfeld)
> 30% weiße Pixel in Umgebung?
< 30% weiße Pixel in Umgebung?
Herangehensweise
Ohne Filter Mit Filter
Zusammenfassung des Algorithmus
1.Erhöhe Sättigung
2.Berechne Grün-Histo
3. Färbe Grün zu Weiß
4. Filtere Störungen
Ergebnis
Input
Output
Vergleich mit NAO-Team
Input Output NAO
Vergleich mit NAO-Team
Input Output NAO
