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Einführung & Grundlagen der Bildverarbeitung Those who wish to succeed must ask the right questions. 1.

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Präsentation zum Thema: "Einführung & Grundlagen der Bildverarbeitung Those who wish to succeed must ask the right questions. 1."—  Präsentation transkript:

1 Einführung & Grundlagen der Bildverarbeitung Those who wish to succeed must ask the right questions. 1

2 2/48 Anwendungsgebiete Bildverarbeitung ist von Interesse in zwei grundsätzlich verschiedenen Anwendungsgebieten: Verbesserung und Aufbereitung bildlicher Information für die Interpretation und Analyse von Menschen Verarbeitung bildlicher Daten zur automatischen Erkennung und Wahrnehmung von Maschinen

3 3/48 Abgrenzung Bildverarbeitung Low level Operations Bildanalyse Mid level Operations Computer Vision/Mashine Vision/AI High level Operations

4 4/48 Anwendungsgebiete Weltraum/Astronomie Satelliten/Erdbeobachtung/Militär/Wetter Photographie/Film & TV/Multimedia/Print Medizin Industrielle Meßtechnik Qualitätskontrolle

5 5/48 Bildverbesserung

6 6/48 Menschliches Sehen: Lampen

7 7/48 Menschliches Sehen

8 8/48 Menschliches Sehen

9 9/48 Menschliches Sehen

10 10/48 Maschinelles Sehen

11 11/48 Lichtwahrnehmung Reiz Elektromagnetische Strahlung UVIRRadioRöntgenMikrowelle sichtbares Licht

12 12/48 Farbwahrnehmung Reizaufnahme photosensitiver Teil des Auges Fovea photopisches Sehen Netzhaut skotopisches Sehen

13 13/48 Detektoren im Auge Ca. 100 – 150 Mio. Stäbchen Ca. 7 Mio Zäpfchen

14 14/48 Auge ~120 Mio Stäbchen~7 Mio Zapfen

15 15/48 Zäpfchen Forvea, ca. 1.5 mm Diameter Entlang der Sehachse, im Fokus Tagessehen (Photopisches Sehen) Scharfsehen Farbsehen Jedes mit seinem eigenen Nerv

16 16/48 Stäbchen Um die Sehachse, in der Peripherie Nachtsehen (Skotopisches Sehen) Umgebungssehen Schwarz/Weiss-Sehen ca. jede 10er-Gruppe verbunden mit einem Nerv

17 17/48 Intensitätswahrnehmung Sonniger Tag: lm/m² Wolkentag: lm/m² Bürolicht:1.000 lm/m² Vollmond:0.1 lm/m²

18 18/48 18OverviewMar-2010 Helligkeits- und Simultankontrast

19 19/48 19OverviewMar-2010

20 20/48 Helligkeits- und Simultankontrast Intensität Helligkeit

21 21/48 Farbe Simultankontrast

22 22/48 Farbe Simultankontrast

23 23/48 Digitale Bildrepräsentation Mathematische Abbildung einer zweidimensionalen Bildfunktion mit unendlichem Definitions- und Wertebereich auf eine zweidimensionale Bildmatrix mit diskretem Definitions- und Wertebereich

24 24/48 Digitale Bildrepräsentation Jedes Element der Bildmatrix ( pixel - picture element ) repräsentiert einen Bildpunkt, dessen Position durch Zeilen- und Spaltenindex eindeutig definiert ist Der Wert des Pixels repräsentiert die Helligkeit eines Bildpunktes mit diskretem Definitionsbereich

25 25/48 Digitale Bildrepräsentation Technische Systeme benutzen fast ausschließlich ein kartesisches Basisgitter für die Bildmatrix rechteckige Pixel

26 26/48 Bildrepräsentation Ursprung x y f(x,y)

27 27/48 Bildrepräsentation

28 28/48 Digitale Farbrepräsentation R GB

29 29/48 Rasterung und Quantisierung Unter Rasterung (oder Abtastung) versteht man die Aufteilung des Bildes in festgelegten Abständen (Diskretisierung der räumlichen Variablen x und y) Unter Quantisierung versteht man die Bewertung der Helligkeit eines Pixels mittels einer festgelegten Grauwertmenge (Diskretisierung der Intensitätsvariable)

30 30/48 Rasterung & Qualtisierung

31 31/48 Rasterung und Quantisierung Der Speicherbedarf für ein Bild errechnet sich zu Das Ergebnis der Rasterung und Quantisierung ist nur eine Annäherung an das Original

32 32/48 Rasterung und Quantisierung Die Auflösung des digitalen Bildes ( der Grad an unterscheidbarem Detail ) hängt maßgeblich von den Parametern N, M und F ab Die zentrale Frage dabei ist: Wie viele Pixel und Grauwerte benötigt man für eine gute Annäherung des Originalbildes?

33 33/48 Rasterung 1250 dpi 300 dpi 150 dpi 72 dpi

34 34/48 Quantisierung

35 35/48 Rasterung 768x576 24x1848x3696x72 192x144384x288

36 36/48 Quantisierung 8 bpc 2 bpc3 bpc 5 bpc4 bpc 1 bpc

37 37/48 Isopräferenzkurven Werden vertikaler bei wachsendem Bilddetail => Bei unruhigen Bildern braucht man wenig Grautöne Bei sanften Bildern braucht man mehr Grautöne

38 38/48 Nachbarschaften Ein Pixel p hat vier horizontale und vertikale Nachbarpixel ( 4-Nachbarn ) vier diagonalen Nachbarpixel beide zusammen werden als 8-Nachbarn oder einfach Nachbarn bezeichnet

39 39/48 Ähnlichkeit Seien V i die Mengen der Grauwerte, für die Ähnlichkeit definiert wurde Zwei Pixel p und q sind ähnlich, falls beide Grauwerte Element von ein und derselben Menge V i sind

40 40/48 Zusammenhänge Pixel p und q bilden einen Zusammenhang, falls sie benachbart und ähnlich sind Drei Arten von Zusammenhängen: 4-Zusammenhang zwei Pixel p und q bilden einen 4-Zusammenhang, falls sie ähnlich und 4-Nachbarn sind

41 41/48 Zusammenhänge 8-Zusammenhang zwei Pixel p und q bilden einen 8-Zusammenhang, falls sie ähnlich und 8-Nachbarn sind m-Zusammenhang zwei Pixel p und q bilden einen m-Zusammenhang, falls sie ähnlich sind und gilt: a) oder b) und enthält keine Pixel aus

42 42/48 Pfade Zwei Pixel p 0 und p n-1 bilden einen Pfad, falls es eine Reihe voneinander verschiedener Pixel p i gibt und p i jeweils mit p i-1 einen Zusammenhang bildet Je nach Zusammenhangstyp können 4-, 8- und m-Pfade gebildet werden n ist die Länge des Pfades

43 43/48 Zusammenhangskomponente Zwei Pixel p und q sind miteinander verbunden, falls es einen Pfad zwischen p und q gibt, der vollständig aus Pixel eines Bildes besteht Die Zusammenhangskomponente eines Pixels p ist die Menge aller Pixel eines Bildes, die mit p verbunden sind

44 44/48 Distanzmaße Ein Distanzmaß D muß den folgenden Anforderungen genügen: a) b) c) Allgemein definiert man

45 45/48 Distanzmaße City-Block Distanz Euklidische Distanz Schachbrett Distanz D 1 = 8 D 2 = 5,83 D 00 = 5

46 46/48 Arithmetische Operationen Arithmetische Operationen werden pixelweise auf das gesamte Bild angewandt Folgende arithmetische Operationen sind definiert: a) Addition b) Subtraktion c) Multiplikation d) Division

47 47/48 Logische Operationen Folgende logische Operationen sind definiert: a) NOT b) AND c) OR Logische Operationen sind in erster Linie wichtig zur Maskierung von Bildregionen sowie für die sog. Morphologie NOT AND OR

48 48/48 Logische Operationen


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