Projektgruppe Visual Analytics - Medieninformatik und Multimedia ...

3.2 Mustererkennung und Protokolle 39
die Informationen über die Berührungsfläche zur Verfügung. Darüber hinausgehende
räumliche Informationen gehen dabei verloren. Tangibles, die, ohne großen Druck
auszuüben, auf der Tischoberfläche liegen, können damit kaum erkannt werden.
Wird DI anstelle von FTIR verwendet, dann wird die Eingabefläche aus der Kameraebene
heraus beleuchtet. Die Kamera registriert dann alle Objekte, welche die
Infrarotstrahlung reflektieren. So stehen auch Informationen über das zur Verfügung,
was sich wenige Zentimeter oberhalb der Eingabefläche befindet. Insbesondere können
dann auch Muster erkannt werden, die sich durch unterschiedliches Reflektionsverhalten
ergeben, u. a. Tangibles. Für Tische mit der FTIR-Technologie lässt sich etwas ähnliches
realisieren, indem Infrarot-LEDs in das Tangible integriert werden.
3.2.2 Mustererkennung
Die Mustererkennung bei der Verarbeitung der Einzelbilder kann im Wesentlichen
auf zwei verschiedene Weisen angegangen werden. Die Analyse des Bildes kann
entweder kanten- oder regionenbasiert erfolgen. Ein kantenbasierter Ansatz durchsucht
das Bild zunächst nach Kanten und versucht anschließend, diese den Formen von
bekannten Objekten zuzuordnen. Ein regionenbasierter Ansatz sucht stattdessen nach
zusammenhängenden Flächen und versucht, diese bekannten Formen zuzuordnen.
[MHB99]
Der Inhalt der Kameraaufnahmen bei einem Multitouch-Tisch setzt sich relativ einfach
zusammen, nämlich aus dem dunklen Hintergrund und den hellen Berührungsflächen.
Da keine komplexen Strukturen erkannt werden müssen, ist ein regionenbasierter Ansatz
einem kantenbasierten vorzuziehen. Aus diesem Grund wird die Mustererkennung
optischer Multitouch-Geräte im Folgenden mit Hilfe von regionenbasierten Bildbearbeitungsmethoden
erläutert, was den Einsatz kantenbasierter Verfahren jedoch nicht
ausschließt.
Eine Region bzw. ein Blob entspricht dabei einem zusammenhängenden Verbund von
Pixeln, welche alle den gleichen Farbton aufweisen. Damit diese Bedingung so gut wie
möglich erfüllt wird, wird jedes Eingabebild zunächst einem Schwellwertverfahren
(Thresholding) unterzogen. Dieses wandelt das Graustufenbild der Kamera in ein
Binärbild um. In einem solchen Binärbild wird nur noch zwischen Vordergrund- und
Hintergrundpixeln unterschieden. Es gibt also nur noch zwei Farben. In unserem Fall
sind die Hintergrundpixel schwarz, während sich die hell reflektierenden Objekte auf
der Tischoberfläche in der Vordergrundebene des Bildes wiederfinden.
Im Anschluss an das Thresholding ist die Blob Detection relativ einfach möglich.
Die sequentielle Regionenmarkierung ist ein Verfahren, welches dafür eingesetzt
werden kann. Es arbeitet in zwei Durchläufen: Im ersten Durchlauf erhalten alle
Vordergrundpixel einen neuen Wert, der einer Nummerierung der gefundenen Regionen