Bilder und Rasterdaten Richard Göbel
Struktur von Bilddaten Basis ist eine Datenmatrix mit x Werten entlang der X- Achse und y Werte entlang der Y-Achse. Die x*y Werte repräsentieren in der Regel Grauwerte eines Spektralbereichs (einer "Farbe"). Jeder Wert einer Matrix wird als Pixel (Picture Element) bezeichnet (1 - 16 Bit) Ein typisches Farbbild besteht aus drei Matrizen für die Farben Rot, Grün und Blau. Größen der Matrizen von 50 50 bis 10.000 10.000 (oder mehr . . .)
Beispiel für ein Farbbild
Andere Typen von Bildern
Allgemeines Format von Bildern als Rasterdaten Ein allgemeines Bild besteht aus einem oder mehreren Kanälen Jeder Kanal besteht aus einem Array (Matrix) mit zwei oder mehr Dimensionen. Jedes Array enthält Grauwerte in den einzelnen Zellen Einige Zellen können undefinierte Werte enthalten
Typische Operationen auf Rasterdaten Einfache Operationen Auswahl von Kanälen (1,2,3 oder mehr) Definition eines Ausschnitts (Segment des Array) Zoomen Inhaltsbezogene Operationen allgemeine Eigenschaften des Bilds (enthaltene Farben, Farbverteilung, etc.) enthaltene Objekte (Boot, Person, . . .)
Auflösung ändern – Nearest Neighbour x11 x12 x21 x22
Auflösung ändern – Interpolation x11 x12 x21 x22 (1*x11+1/3*x12+1/3*x21+1/9*x22)*(9/16) (1*255+1/3*0+1/3*0+1/9*128)*(9/16)=151 (1*0+1/3*255+1/3*0+1/9*128)*(9/16)=99 (1*0+1/3*0+1/3*255+1/9*128)*(9/16)=99
Datenpyramide für verschiedene Auflösungen
Zugriff auf Teile eines Bildes – Einfacher Ansatz Bildmatrix Segment Bildmatrix auf Festplatte
Zerlegung eines Bildes in Kacheln
Algorithmen für den Zugriff Erzeugung eines Ausschnitts Identifikation der betroffenen Kacheln Erzeugung einer neuen Matrix aus Teilen der identifizierten Matrizen Zoomen Identifikation der nächst höheren Auflösung aus der Datenpyramide Berechnung einer neuen Matrix aus der Matrix mit der höheren Auflösung