Klassifikation des Architekturstils von Gebäudefassaden

Abstract

Architekturstile sind Entwicklungsphasen, welche Architektur nach geschichtlichen Epochen, Regionen und kulturellen Einflüssen klassifizieren. Das Ziel der Dissertation liegt im Aufbau eines Computer Vision Software Werkzeugs, welches basierend auf Bildern Fassaden romanischen, gotischen und barocken Stilen klassifizieren kann. Die Arbeit beschreibt den ersten fundamentalen Algorithmus für die Schaffung eines Software Systems zur bildbasierten Klassifizierung von Architekturstilen. Durch seine Allgemeinheit kann der vorgeschlagene Algorithmus eine Klassifizierung jeder Fassade mit optisch erkennbarem architektonischen Stil oder einer Mischung von verschiedenen architektonischen Stilen vornehmen. Die allgemeine Verwendbarkeit dieses Algorithmus basiert auch auf der Fähigkeit, Bilder von ganzen Fassaden, teilweise verdeckten Fassaden oder gar Fassadenteilen vorzunehmen. Der architektonische Stil eines Gebäudes wird durch eine Kombination von typischen Einzelteilen, so genannten architektonischen Elementen, definiert. Der Algorithmus zur Klassifizierung von architektonischen Stilen von Gebäudefassaden ist ein Abstimmungsschema einzelner architektonischer Elemente wie Fenster, Kuppeln, Türmen, usw. Er ist strukturiert als eine Folge von Hauptphasen: Segmentierung, Klassifizierung und Abstimmung von Architekturelementen. Im Rahmen der Segmentierungsphase werden erste Ansätze für die Segmentierung der hervorstechenden Architekturelemente Kuppel und Turm präsentiert. Jeder Segmentierungsalgorithmus ist eine Arbeitsabfolge, welche bilaterale Symmetrieerkennung, graphbasierende Segmentierungsansätze sowie Bildanalyse und Bildverarbeitungstechniken vereint, und dabei die visuellen Eigenheiten des zu segmentierenden Elementes berücksichtigt. Das System bindet Wissen um Architekturstile durch Erlernen typischer Architekturelemente im Rahmen der Klassifizierungsphase ein. In Anbetracht des beträchtlichen Arbeitsaufwandes zur Implementierung des Algorithmus für jede Architekturstile beschränkt sich die Software auf drei bedeutende paneuropäische Stile, von denen sich jeder über Jahrhunderte hinweg über große Teile des Kontinents erstreckt: Romanik, Gotik und Barock. Zum Testen und Beurteilen der Leistungsfähigkeit jedes Projektmoduls wurde eine Bilddatenbank mit zu den unterschiedlichen architektonischen Stilen dazugehörenden und die charakteristischen architektonischen Elemente beinhaltenden Gebäudefassaden geschaffen. Experimente belegen eine hohe Präzision in der Segmentierung und Klassifizierung und beweisen, dass der Algorithmus der Abstimmung der Architekturelemente effektiv und vielversprechend bezüglich der künftigen Erweiterbarkeit des Projekts mit neuen Architektekturstilen ist.

Architectural styles are phases of development that classify architecture in the sense of historic periods, regions and cultural influences. The objective of the dissertation is to build a computer vision software tool, which classifies the architectural style of a Romanesque, Gothic or Baroque building facade, given its image. The work presents the first fundamental algorithm for constructing an image-based architectural style classification software system. The algorithm proposed is general enough to target the classification of a building facade of any visually distinguishable architectural style or displaying a mixture of architectural styles. The universality of the algorithm is also based on its capability to classify images of full facades, partly occluded facades or facade parts. The architectural style of a building is formed by a combination of style typical component parts, called architectural elements. The algorithm for building facade architectural style classification is a style voting scheme of separate architectural elements, such as windows, domes, towers, etc. It is structured as subsequent principle steps of segmentation, classification and voting of architectural elements. The first approaches addressing the segmentation of prominent architectural elements dome and tower are introduced within the bounds of the segmentation step. Each segmentation algorithm is a pipeline unifying bilateral symmetry detection, graph-based segmentation approaches and image analysis and processing techniques, taking into account the visual specificities of the element segmented. The system embeds the knowledge about architectural styles by learning style typical architectural elements in the classification stage. Taking into consideration the grand scale of the work amount, required for the realization of the algorithm for any architectural style, the software implementation is limited to three pan-European architectural styles of major significance, each spanning a few centuries and covering large geographical areas, namely Romanesque, Gothic or Baroque. For testing and performance evaluation of each module of the project, image databases of building facades belonging to the corresponding architectural styles and featuring the explored architectural elements were gathered. The experiments report high segmentation and classification precision, as well as prove the algorithm of the voting of architectural elements to be effective and promising in regard to the further expansion of the project by new architectural styles.