Das automatische Erkennen von Objekten und Formen in einem Foto, stellt einen wichtigen Forschungsbereich der digitalen Bildverarbeitung und der Computer Vision dar. Genau zu diesem Thema hat Frank Nagl das neue Verfahren ConGrap (Contour Detection based on Gradient Map of Images) entwickelt. ConGrap detektiert auf Basis eines Kantenbildes des Fotos, Objekte und Formen anhand ihrer Konturen. Hierbei entsteht ein verbessertes Kantenbild mit geschlossenen Konturen der abgebildeten Objekte. Dieses Verfahren wurde auf der Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Konferenz IPCV 2011 in Las Vegas, Nevada, USA (http://www.world-academy-of-science.org/worldcomp11/ws/conferences/ipcv11) vorgestellt.
ConGrap ist Teil des Open-Source-Frameworks SBIP, welches auf der Projekt-Hosting-Website Google-Code zu finden ist.
Die Arbeit entstand im Rahmen des BMBF-Projekts PoP-EYE, das an der Professur Graphische Datenverarbeitung unter Leitung von Prof. Dr. Paul Grimm an der Hochschule Fulda mit dem Ziel bearbeitet wird, virtuelle Objekte wie z. B. Einrichtungsgegenstände in Fotos realistisch einzubetten. Die Arbeiten basieren darauf, dass ein Innenraum aus verschiedenen Blickwinkeln mit einer handelsüblichen Digitalkamera fotografiert wird, so dass anschließend virtuelle Modelle eingefügt und mit visuell glaubwürdiger Verdeckung durch reale Bildanteile (Promotionsthema von Projektmitarbeiter Frank Nagl) sowie realistischer Beleuchtung und Schattenwurf (Promotionsthema von Projektmitarbeiter Konrad Kölzer) ausgestattet werden können.
Weitere Informationen sind zu finden unter