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W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder1 Kapitel 3: Digitale Bilder 1.Arten von digitalen Bildern 2.Bildaufnahme 3.Dateiformate für Bilder.

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1 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder1 Kapitel 3: Digitale Bilder 1.Arten von digitalen Bildern 2.Bildaufnahme 3.Dateiformate für Bilder

2 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder2 2.1 Arten von Bildern 1.Rasterbilder (Pixelbilder): regelmäßig angeordnete Elemente -Meist rechteckig -Unterscheidung durch abgelegte Werte -Fotos von Personen, Landschaftsbildern, Röntgenbilder, Satellitenbilder, … 2.Vektorgrafiken: grafische Primitive wie Kreis, Polynom, … -Z.B. Kreis: Angabe von Mittelpunkt und Durchmesser

3 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder3 Unterschiedliche Arten von digitalen Bilder Landschaft Synthetisch generiert Poster Screenshot Illustration Strichcode Fingerabdruck Röntgenaufnahme Mikroskopbild Satellitenaufnahme Radarbild Astronomische Aufnahme

4 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder4 2.2 Bildaufnahme Entstehung von Bildern ist oft kompliziert Im Allgemeinen für Bildverarbeitung nicht relevant Modell einer optischen Kamera: Lochkamera -Geschlossene Box -Winzige Öffnung an der Vorderseite -Bildebene an der Rückseite -Einfallende Strahlen werden gradlinig auf Bildebene projiziert -Verkleinertes, seitenverkehrtes Abbild der Realität

5 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Lochkamera

6 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder6 Perspektivische Abbildung Lochöffnung: Ursprung des dreidimensionalen Koordinatensystems (X,Y,Z) Optische Achse Z verläuft durch Lochöffnung Zweidim. (x,y): Projektionspunkt auf Bildebene Brennweite: Abstand f zwischen Öffnung und Bildebene Brennweite verkleinern: -Kleinere Abbildung -Bei fixer Bildgröße: größerer Blickwinkel (Weitwinkel) Brennweite vergrößern -Vergrößerte Abbildung -Kleinerer Blickwinkel (Teleobjektiv)

7 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder7 Projektionsformel Z: Abstand Originalpunkt bis Lochebene Y: Höhe über optischer Achse y: Projektion der Höhe, abhängig von -Tiefe der Kamerabox f (Brennweite) -Abstand Z vom Koordinatenursprung -Negatives Vorzeichen: Spiegelung um 180 o Projektion X: analog

8 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Dünne Linse Nachteil der Lochkamera: -Sehr kleine Öffnung erfordert lange Belichtung -Keine praktische Bedeutung Einfache Verbesserung: -Lochblende wird durch Linse ersetzt -Linse: symmetrisch, unendlich dünn -Lichtstrahl wird an virtueller Ebene in Linsenmitte gebrochen -Gleiche Abbildungsgeometrie wie Lochkamera Echte Linsen sind komplizierter: Blende, Schärfe, Belichtungszeit, … „dünne Linse“ ist ausreichend für uns Weiterführende Literatur [Jähne02]

9 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder9 Modell der „dünnen Linse“

10 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Übergang zum Digitalbild Das projiziertes Bild ist zweidimensionale, zeitabhängige, kontinuierliche Verteilung von Lichtenergie Projiziertes Bild in digitale Form umwandeln: 1.Lichtverteilung räumlich abtasten Kontinuierliche Lichtverteilung -> diskrete Lichtverteilung Basis ist die Geometrie des Aufnahmesensors, z.B. in der Digitalkamera Meist regelmäßig rechtwinklig; auch hexagonal 2.Zeitlich abtasten: einzelnes Bild entsteht -Steuerung der Zeit für Lichtmessung -CCD-Chip: Auslösen des Ladevorgangs und Auslesen nach vorgegebener Belichtungszeit 3.Einzelne Werte quantifizieren in einer endlicher Anzahl von Zahlenwerten -Meist ganzzahlige Werte, z.B. 256 = 2 8 -Durch Analog-Digital-Wandler -In der Sensorelektronik oder durch spezielle Interface-HW

11 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder11 Räumliche Abtastung

12 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder12 CCD- Kamera CCD: Charge Coupled Device („ladungsgekoppeltes Bauteil“) Sensorelemente (Photodioden) vertikales Shiftregister Transfergatter Horizontales Leseregister Aus [Thönnies]

13 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder13 Farbe und CCD-Kameras 1-Chip-Kamera: Sensorelemente und RGB-Filter. Nachteil: Verringerung der Auflösung 3-Chip-Kamera: Licht wird durch ein Prisma getrennt und separat gefiltert. Nachteil: Aufwändige Konstruktion. CCD-Chip Filter Licht Prisma CCD-Chip (grün) Filter Aus [Thönnies]

14 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder14 Quantifizierung: Bilder als diskrete Funktion Ergebnis ist eine zweidimensionale regelmäßige Matrix von Zahlen I(u,v) : Element der Pixelmenge mit u und v sind natürliche Zahlen Jetzt: Bilder auf Computer übertragen, darstellen, komprimieren, bearbeiten, … Aufnahmetechnik spielt keine Rolle mehr

15 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Bildgröße und Auflösung Annahme: rechteckige Bilder Größe: Breite M (Spalten) und Höhe N (Zeilen) der Bildmatrix I Auflösung: räumliche Ausdehnung -Anzahl Bildpunkte pro Längeneinheit -Z.B. „dots per inch“ (dpi), „lines per inch“ (lpi) -Annahme: Auflösung horizontal = vertikal -Aber: Videokameras nicht quadratisch -Auflösung ist bei geometrischen Operationen relevant, z.B. Drehungen, Distanz messen, Kreis zeichnen

16 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder16 Unterschiedliche Auflösungen 12*648*24 192*96768*384 Aus [Thönnies]

17 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Bildkoordinaten Koordinatensystem ist vertikal gedreht -Ursprung oben links -Y-Achse von oben nach unten Keine praktischen Vorteile, aber in allen Softwaresystemen so genutzt Erbe der Fernsehtechnik: Bildzeilen werden von oben nach unten nummeriert Nummerierung beginnt bei 0, d.h. Java Array mit Index 0

18 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder18 Bildkoordinaten

19 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Pixelwerte Pixelwerte sind binäre Wörter der Länge k d.h. 2 k unterschiedliche Werte Codierung der Pixel abhängig vom Bildtyp -Grauwertbild 1 Kanal mit Intensität (Helligkeit) des Bildes Typisch: 8 Bits (1 Byte) pro Pixel, d.h. Intensitätswerte [0..255] –0: minimale Helligkeit (schwarz) –255: maximale Helligkeit (weiß) Medizinische Anwendungen: bis 16 Bits -Binärbild Spezialfall Grauwertbild: 1 Bit (0/1) schwarz und weiß -Spezialbilder Anwendungsspezifisch, z.B. Medizin Auch: Gleitkomma-Elemente mit hoher Genauigkeit bis 64 Bit Auch: negative Werte als Zwischenergebnisse von Berechnungen

20 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder20 Farbbilder Meist: jeweils eine Komponente für Primärfarben Rot, Grün, Blau (RGB) -Typischerweise: 8 Bits pro Komponente -D.h. Pixel hat 3 x 8 = 24 Bits -30, 36 und 42 Bits für professionelle Aufnahmen Digitale Druckvorstufe: 4 und mehr Komponenten -Beispiel: CMYK (Cyan,Magenta,Yellow,Black) Speicherung der Farben -Vollfarbenbilder: jedes Pixel, alle Werte möglich -Indexbilder: Index auf Farbtabelle Farbtabelle: beschränkte Anzahl von Werten

21 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder21 Wertebereiche von Bildelementen

22 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder22 RGB Farbmodell Jede Farbe wird durch ein Tripel (rot, grün, blau) repräsentiert. Aus [Thönnies]

23 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder23 Index in Farbtabelle Aus [Thönnies]

24 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Dateiformate Bilder werden in Dateien gespeichert Wahl des Dateiformats ist wichtig Früher: Jede Software besitzt eigenes Format Heute: Reihe von Standards Archivierung und Austausch werden erleichtert Kriterien für Auswahl: -Art des Bildes: Schwarzweiß, Grau, Scan, … -Speicherbedarf und Kompression: Dateigröße -Kompatibilität: Austausch und Archivierung -Anwendungsbereich: Druck, Web, …

25 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder Raster vs. Vektordaten Rasterbild: regelmäßige Matrix mit diskreten Koordinaten Vektorgrafik: -Geometrische Objekte -Kontinuierliche Koordinaten -Rasterung erfolgt erst bei Darstellung auf Endgerät -Kaum Standards Häufig: Raster + Vektordaten -Z.B Postscript und PDF -Zur Druckausgabe

26 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder TIF: Tagged Image Format Universelles, flexibles Dateiformat Entwickelt von Aldus Weiterentwicklung: Microsoft und Adobe Grauwert-, Index-, Vollfarbenbilder Unterschiedliche Arten in einer Datei Mehrere Kompressionsverfahren (JPEG, ZIP, …) Anwendung: Archivierung, Austausch, wissenschaftliche Anwendungen, … Keine Unterstützung durch Webbrowser Flexible Architektur mit Tags für Bildmodalitäten und Informationen

27 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder27 TIFF-Datei

28 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder GIF: Graphics Interchange Format Von CompuServe für Internet-Anwendungen entwickelt Animated GIF: mehrere Bilder gleicher Größe Indexbilder (Farb- und Grauwert) Verlustbehaftete Farbquantifizierung (reduzierte Farbpalette) Verlustfreie LZW-Komprimierung (Lempel- Ziv-Welch-Algorithmus) Anwendung: Farbgrafiken mit wenigen Farbwerten (Logos)

29 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder PNG: Portable Network Graphics PNG, ausgesprochen PING Ursprünglich: Ersatz für GIF Vollfarbenbilder bis 3 x 16 Bits Grauwertbilder bis 16 Bits Indexbilder bis zu 256 Farben Kanal für Transparenzwert mit maximal 16 Bit Nur 1 Bild pro Datei Maximal 2 30 x 2 30 Pixel Verlustfreie Komprimierung (PKZIP) Einziges verlustfreies komprimiertes Format für Web-Anwendungen

30 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder JPEG: Joint Photographic Experts Group Verfahren zur Kompression von kontinuierlichen Farb- und Grauwertbildern Akzeptable Qualität bis zum Kompressionsfaktor 1:25 Probleme: -abrupte Übergänge im Originalbild und -8x8 Blöcke bei hoher Kompression Drei Hauptschritte 1.Farbkonversion und Downsampling: -RGB-Raum -> YC b C r -Raum (Kap. 10) -Gröbere Abtastung ohne subjektive Qualitätsverluste 2.Kosinustransformation und Quantisierung (reduzierte Farbpalette) im Spektralraum pro 8x8 Block 3.Verlustfreie Kompression entfernt verbliebene Redundanz

31 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder31 Artefakte durch JPEG-Kompression Q JPG : Qualitätsfaktor

32 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder32 JPEG-Kompression eines RGB-Bilds

33 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder33 Weitere JPEG-Formate JPEG Schwächen von JPEG beseitigen -64x64 Blöcke -Wavlet-Transformation statt Kosinus-Transformation -Kompression bis 0.25 Bit/Pixel bei RGB -Bisher: von wenigen Programmen unterstützt

34 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder34 BMP: Windows Bitmap Unter Windows verbreitet Grauwert-, Binär- Index- und Vollfarbenbilder Kompression: einfache, verlustfreie Lauflängenkodierung Ähnlich TIF, weniger flexibel

35 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder35 PBM: Portable Bitmap Format PBM-Familie besteht aus sehr einfachen Bildformaten -PBM: Binärbilder (portable bit map) -PGM: 8-Bit-Grauwertbilder (portable gray map) -PNM: Farbbilder (portable any map) Optional: binär oder als Text: -Text ist direkt lesbar -Mit Texteditor erzeugbar P2: „plain“ Textformat # Kommentar Dateiname 17 7 (Breite und Höhe) 255 (maximaler Pixelwert)

36 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder36 Dateiheader Datei-Typ meist über Datei-Erweiterung: z.B..jpg Datei-Erweiterung ist keine Pflicht Verwaltungsinformation im Datei-Header Meist: Datei-Typ in den ersten Bytes

37 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder37 Zusammenfassung I Arten von Bildern -Rasterbilder / Vektorgrafiken -Landschafts-, Synthetische, Röntgen-, … Bildaufnahme -Lochkamera (mit Linse) -Perspektivische Projektion -Übergang zum Digitalbild (zeitliche-, räumliche Abtastung, Intensitätswert) Bildgröße (M x N) und Auflösung (dpi) Bildkoordinaten: vertikal gedreht Pixelwerte: -Binäre Wörter mit 2 k unterschiedliche Werte -Repräsentation abh. vom Bildtyp: Binär-, Grauwert-, Farbbild

38 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder38 Zusammenfassung II RGB-Farbmodell: Jede Farbe durch Tripel (rot, grün, blau) repräsentiert Speicherung der Farben -Vollfarbenbilder: jedes Pixel alle Werte -Indexbilder: Zeiger auf Farbtabelle Betrachtete Dateiformate -TIFF -GIF -JPEG -BMP -PBM

39 W. Lux, FH Düsseldorf BV: Kap 3 Digitale Bilder39 Literatur Wilhelm Burger, Mark J. Burge: Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag, 2005 B. Jähne: Digitale Bildverarbeitung, Springer-Verlag, 5. Auflage, 2002 Klaus T. Tönnies, Grundlagen der Bildverarbeitung, Pearson Studium, 2005


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