Basisinformationstechnologie I

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

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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 - PowerPoint PPT Presentation

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Basisinformationstechnologie I

15. Mai 2013 – Algorithmen derBildverarbeitung 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-OperationenBetrachtung / 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 / HistogrammausgleichDas 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:› 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› 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-OperatorIn 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