Bildverarbeitung und Mustererkennung

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Klaus Fromm
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1 Bildverarbeitung und Mustererkennung Prüfung im Modul ET5030 für den Masterstudiengang Systems Design & Production Management Professor Dr.-Ing. Martin Werner Juli 2013 Hinweise zur Bearbeitung der Klausur Die Klausur besteht aus zwei Teilen. Teil I besteht aus 40 Richtig-Falsch-Fragen und ist ohne Hilfsmittel in maximal 40 Minuten zu beantworten. Teil II enthält 4 Aufgaben und ist in maximal 60 Minuten zu bearbeiten. Außer Schreib- und einfachen Zeichengeräten sind keine weiteren Hilfsmittel zugelassen. Die Lösungen der Aufgaben sind gegebenenfalls in dem jeweils dafür vorgesehenen Raum (Bilder, Textlücken, Tabellen) auf den Aufgabenblättern einzutragen. Die Lösungen sind in einer dem Beruf des Ingenieurs angemessenen Form zu erstellen. Dies betrifft insbesondere Formelzeichnungen und Gleichungen. Skizzen und Diagramme sind zu beschriften, physikalische und technische Größen zu benennen und mit ihren Dimensionen zu versehen. Die Lösungen müssen eindeutig erkennbar sein. Nicht zu wertende Teile sind durch einfaches Durchstreichen kenntlich zu machen. Verwenden von Tintenkillern und Korrekturrollern ist nicht zulässig. Nichtbeachtung der Regeln kann zu Punktabzug oder Nichtbewertung der Aufgabe führen! Bevor Sie beginnen füllen Sie bitte den untenstehenden Identifikationsteil vollständig aus. Viel Erfolg bei der Bearbeitung der Klausur! Prüfungskandidat bzw. Prüfungskandidatin Vor- und Nachname : Matrikelnummer : Fulda, Juli 2013 : Unterschrift Aufbau und Bewertung der Klausur Aufgabe Summe Note Maximal erreichbare Punktzahl Erreichte Punktzahl Martin Werner, , B&M_Juli2013 Seite 1 von 6

Teil I besteht aus 40 Richtig-Falsch-Fragen und ist ohne Hilfsmittel in maximal 40 Minuten zu beantworten. Teil II enthält 4 Aufgaben und ist in maximal 60 Minuten zu bearbeiten.

2 Aufgabe 1 Maximale Punktzahl 40 Welche der folgenden Aussagen sind richtig? Kreuzen () Sie nur richtige Aussagen an. Beispiele Geräte wie Kameras, Scanner, Bildschirme und Drucker besitzen spezifische Gammawerte. Das Histogramm der Grauwerte lässt auf die einzelnen Bildobjekte schließen. richtig falsch Ja-Nein-Fragen Antworten 1 Der Formatfaktor bezieht sich auf das Kleinbildformat 36 mm 24 mm. 2 Die Brennweite ist gleich der Summe der Kehrwerte von Gegenstandsweite und Bildweite 3 Je größer die Blendenzahl ist, umso größer ist die Schärfentiefe. 4 5 Die Bildhelligkeit ist bei den beiden folgenden Einstellungen gleich - Blende 8, Verschlusszeit 1/125 s, ISO 100 und - Blende 4, Verschlusszeit 1/250 s, ISO 100. Das Format uint8 stelle Integerzahlen im Bereich von 0 bis 255 dar, wobei 0 als weiß und 255 als schwarz interpretiert wird. 6 RGB-Bilder werden typisch mit 8 Bit pro Farbkomponente und Pixel codiert. 7 8 Bei der Vergrößerung eines Bildes mit imresize ist eine Interpolation zwischen mehreren originalen Bildpunkten voreingestellt. Unter Cropping versteht man das Verkleinern des Bildes durch Beschneiden der Bildränder. 9 Die Helligkeit des Bildes richtet sich nach dem maximalen Kontrast. 10 Bei der Kontrastanpassung mit Sättigung geht Bildinformation verloren. 11 Der Befehl histeq setzt eine homogene Punktoperation zur automatischen Grauwertanpassung um. 12 Die Methode von Otsu führt eine automatische Schwellenwertsegmentierung durch. 13 Den augenfälligsten Postereffekt erzielt man durch weglassen der niedrigsten Bitebene. Martin Werner, , B&M_Juli2013 Seite 2 von 6

richtig falsch Ja-Nein-Fragen Antworten 1 Der Formatfaktor bezieht sich auf das Kleinbildformat 36 mm 24 mm.

3 14 Medianfilter wirken sich weniger störend auf Kanten aus als lineare Mittelwertfilter gleicher Maskengröße. 15 Das konservierende Glättungsfilter ist ein linearer Nachbarschaftsoperatoren Ein Frame-Grabber digitalisiert das von einer Kamera aufgenommene Bild im gewünschten Format des Bildverarbeitungssystems. Der Befehl imfilter(i,h) führt die Faltung des Bildes I mit der Filtermaske h durch. Beim Befehl imfilter werden durch die Optionen symmetric, replicate, full und circular die Fortsetzungen des Originalbildes eingestellt. 19 Bei isotropen Systemen unterscheiden sich Faltungskern und Filtermaske Das eindimensionale Binomialfilter 3. Ordnung entsteht durch Kaskadierung von drei Binomialfiltern 1. Ordnung. Je kleiner die Varianz des Gauß-Filters im Ortsbereich ist, umso größer ist seine glättende Wirkung. 22 Mit zunehmendem SNR wächst das Bildrauschen sichtbar. 23 Das SNR avg bezieht sich auf die mittlere Intensität des Bildes. 24 Das Akronym ROI steht in der Bildverarbeitung für englisch Region Of Interaction. 25 Lineare Verzerrungen werden durch Point-Spread-Funktionen charakterisiert. 26 Regularisierte Kantenfilter werden in MATLAB im uint8-format realisiert. 27 Glättung und Differenzbildung sind zwei getrennte Verarbeitungsschritte. 28 Kompassoperatoren liefern Informationen zur Kantenstärke. 29 Die Canny-Methode benutzt implizite Wahrscheinlichkeitsaussagen. 30 Der MATLAB-Befehl edge bietet mehrere Methoden zur Kantenfilterung an. 31 Die Hough-Transformation liefert die Kantenlängen im Bild. 32 Die Maske des Laplace-Filters besitzt genau ein negatives Element. 33 Die 2D-DFT ist eine anisotrope lineare Operation Um das Abtasttheorem einzuhalten, müssen die Grauwerte mit mindestens 8 Bit pro Pixel quantisiert werden. Mit Ringing bezeichnet man das Phänomen von Schattenkanten nach der Filterung von Bildern. Martin Werner, , B&M_Juli2013 Seite 3 von 6

Der Befehl imfilter(i,h) führt die Faltung des Bildes I mit der Filtermaske h durch.

4 36 Moiré-Muster sind Artefakte, die durch Aliasing entstehen. 37 (DFT-)Leistungsspektren von Bildern werden bevorzugt in db angegeben. 38 Aus dem analogen Butterworth-Filter lassen sich für die Bildverarbeitung Tiefpassund Hochpassfilter ableiten. 39 Inverse Filter erhält man, indem man die Masken um 180 rotiert. 40 Das Wiener-Filter berücksichtigt die Störung durch Bildrauschen. Martin Werner, , B&M_Juli2013 Seite 4 von 6

38 Aus dem analogen Butterworth-Filter lassen sich für die Bildverarbeitung Tiefpassund Hochpassfilter

5 Teil II Vor- und Nachname : Aufgabe 2 Maximale Punktzahl 15 = Gegeben ist das zweidimensionale Signal in Matrixform (MATLAB-Syntax) A = a) Es soll eine Medianfilterung mit B = medfilt2(a,[3 3]) durchgeführt werden. Berechnen Sie im Ergebnis die Elemente B(3,3) und B(4,4). b) Mit der Maske (MATLAB-Syntax) m = soll die Filterung C = imfilter(a,m) durchgeführt werden. Berechnen Sie im Ergebnis die Elemente C(3,3) und C(4,4). c) Welche zwei Bedingungen werden als Normbedingung an die Mittelungsfilter gestellt? Martin Werner, , B&M_Juli2013 Seite 5 von 6

Berechnen Sie im Ergebnis die Elemente B(3,3) und B(4,4).

6 Aufgabe 3 Maximale Punktzahl 15 = Die Maske des Sobel-Operators in Matrixform ist durch m S = gegeben a) In welche Richtung müssen Kanten liegen, damit sie durch den Sobel-Operator nicht hervorgehoben werden können? Begründen Sie Ihre Antwort. b) Dem Sobel-Operator wird das Attribut glättend zugesprochen. Auf welche Eigenschaft(en) stützt sich diese Aussage? c) Wie werden mit Hilfe des Sobel-Operators Kantenbilder erzeugt? Aufgabe 4 Maximale Punktzahl 15 = a) Welche Aufgabe wird durch die SHT-Methode (Standard-Hough-Transformation) gelöst? b) Welche drei Schritte beinhaltet die SHT-Methode? Aufgabe 5 Maximale Punktzahl 15 = Gegeben ist der (DFT-)Frequenzgang des parametrischen Wiener-Filters H [ k, k ] H k, k H k, k = [ ] [ ] [ ] [ ] pw H k1, k 2 H k1, k2 K α Für welchen Wert α liegt a) ein Inverses Filter bzw. b) ein heuristisches Wiener-Filter vor? c) Wozu dient der MATLAB-Befehl deconvblind? Was wird mit ihm berechnet? 1 α. Martin Werner, , B&M_Juli2013 Seite 6 von 6

b) Dem Sobel-Operator wird das Attribut glättend zugesprochen. Auf welche Eigenschaft(en) stützt sich diese Aussage? c) Wie werden mit Hilfe des Sobel-Operators Kantenbilder erzeugt?

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