Basisinformationstechnologie I 15. Mai 2013 – Algorithmen der Bildverarbeitung II: Computer Vision

Menschliche (visuelle) Wahrnehmung

Wahrnehmung „Alles […], was ich bisher am ehesten für wahr angenommen, habe ich von den Sinnen oder durch Vermittelung der Sinne empfangen. Nun aber bin ich dahinter gekommen, daß diese uns bisweilen täuschen, und es ist ein Gebot der Klugheit, niemals denen ganz zu trauen, die auch nur einmal uns getäuscht haben.“ (Descartes, René: Meditationen über die Grundlagen der Philosophie mit den sämtlichen Einwänden und Erwiderungen. Hamburg: meiner, 1994. S. 12)

Kaffeehaus-Täuschung

Maschinelles Sehen

Punkt-Operationen Betrachtung / Veränderung eines Pixels unabhängig von seinen Nachbarpixeln Als Punktoperatoren bezeichnet man eine Bildverarbeitungsoperationen in der digitalen Bildverarbeitung, die sich dadurch auszeichnen, dass bei allen Verfahren dieser Klasse ein neuer Farb- oder Grauwert eines Pixels allein in Abhängigkeit von seinem eigenen bisherigen Farb- oder Grauwert und seiner eigenen bisherigen Position im Bild berechnet wird, ohne sich dabei um seine Nachbarschaft und/oder den Kontext des Pixels zu kümmern.

Histogramm / Histogrammausgleich Das Histogramm eines Bildes dokumentiert über eine Liste von 256 Elementen (8-Bit Graustufenbild) die Anzahl der Pixel des Bildes, die mit dem entsprechenden Farb- bzw. Graustufenwert belegt sind.

Binarisierung / Schwellwertsegmentierung Eine Bildsegmentierung ist im Prozess des Maschinellen Sehens üblicherweise der erste Schritt der Bildanalyse Algorithmus: Betrachte jedes Pixel P der Rastergrafik Vergleiche den Farb-/Grauwert jedes Pixels mit dem Schwellenwert T. Ist der Wert kleiner als der Schwellenwert, so wird es schwarz eingefärbt (a). Ist der Wert größer oder gleich dem Schwellenwert, so wirdes weiß eingefärbt (b).

Filter Filter: Betrachtung / Veränderung eines Pixels in Abhängigkeit seiner Nachbarpixel

Filter Lineare Filter: Nichtlineare Filter: Bei einem linearen Filter sind die Eigenschaften der Filterung unabhängig vom Ursprung. Der Ursprung wird nicht verzerrt.. Nichtlineare Filter: Bei einem nichtlinearen Filter sind die Eigenschaften der Filterung abhängig vom Urspung. Der Ursprung wird in seiner Form verzerrt.

Nichtlinearer Filter: Medianfilter Algorithmus Medianfilter (Rangordnungsfilter): Rangordnungsfilter betrachten die Nachbarschaftspixeljedes Pixels, speichern die gefundenen Farb- bzw. Graustufenwerte und sortieren die so gewonnenen Werte in aufsteigender Reihenfolge. Aus einer 3x3 Pixelmatrix resultiert eine Liste, bestehend aus insgesamt neun Werten. Relevant für das Medianfilter ist das Element, das sich in der Mitte der sortierten Liste der Pixelwerte befindet. Das Medianfilter selektiert den Pixelwert des fünften Listenelements und weist dem Pixel in der Mitte der Matrix den Median, d.h. den fünften Wert der Liste zu.

Kantendetektion Die Kantendetektion  ist Teil einer Segmentierung von Elementen in der Bildbearbeitung. Sie versucht, flächige Bereiche in einem digitalen Bildvoneinander zu trennen, wenn sie sich entlang gerader oder gekrümmter Linien ausreichend in Farb- oder Grauwert, Helligkeit oder Textur unterscheiden. Spezielle Kantenoperatoren sollen die Übergänge zwischen diesen Bereichen erkennen und als Kanten markieren. Zugleich soll aber ein einzelner, homogener Bereich als solcher erkannt werden und von einem guten Kantendetektor nicht durch eine Kante in zwei Flächen geteilt werden.

Kantenoperatoren Sobel-Operator Laplace-Filter Der Sobel-Operator ist ein einfacher Kantendetektions-Filter, der in der Bildverarbeitung häufig Anwendung findet und dort mithilfe der Faltung als Algorithmus eingesetzt wird Laplace-Filter Der Laplace-Filter bzw. diskrete Laplace-Operator ist ein Filter zur Kantendetektion

Laplace-Operator In der Abbildung ist ein verrauschtes Signal gezeigt, von dem die zweite Ableitung berechnet wurde. Die Kante taucht hier als Nulldurchgang des Signals auf. 

Sobel-Operator