INTELLIGENTE DATENANALYSE IN MATLAB
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- Gitta Bergmann
- vor 7 Jahren
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1 INTELLIGENTE DATENANALYSE IN MATLAB Bildanalyse
2 Literatur David A. Forsyth: Computer Vision i A Modern Approach. Mark S. Nixon und Alberto S. Aguado: Feature Extraction and Image Processing. Ulrich Schwanecke: Vorlesung Echtzeit Bildverarbeitung an der FH Wiesbaden. 2
3 Motivation Bildanalyse l notwendig für zahlreiche h Anwendungen: Suche nach Bildern mit/ohne Textbeschreibung (Tags). Suche nach ähnlichen h Bildern bzw. Clustern von Bildern. Partitionierung bzw. Identifizieren von Objekten in einem Bild (z.b. Gesichter, Buchstaben/Zahlen, Barcode). Klassifikation dieser Objekte (z.b. OCR). Rekonstruktion von 3D-Objekten aus mehreren Bildern. Bildbearbeitung und -kompression (z.b. Entfernen von Störungen, Vermeidung von Artefakten). 3
4 Problemstellung Bildanalyse l = Datenvorverarbeitung von Bildern. Gegeben: Bilder, d.h. Matrizen mit Grau-/Farbwerten. Gesucht: Numerische Attribute welche das Bild möglichst gut beschreiben. Um Ähnlichkeit hk i zwischen Bilder zu bestimmen, Um Bilder zu Partitionieren usw. Betrachten nur Feature-Extraktion. Weitere Datenanalyse basiert auf diesen Features. 4
5 Feature-Extraktion Beispiel: i 5
6 Farben Punktbasierte Statistik ik 1. Ordnung: Helligkeit. Kontrast. t Verteilung/Histogramm. Entropie/Anisotropiekoeffizient. Punktbasierte Statistik 2. Ordnung: Co-Occurence-Matrix. Berechnung pro Kanal bei farbigen (mehrkanaligen) Bildern. 6
7 Farben Punktbasierte Statistik 1. Ordnung Helligkeit: i Mittlerer Grauwert. 92,59 g 153,32 g 7
8 Farben Punktbasierte Statistik 1. Ordnung Kontrast: Globaler Kontrast = Maximaler Unterschied zwischen Grauwerten eines Bildes. Lokaler Kontrast = Maximaler Unterschied zwischen Grauwerten benachbarter 4 (bzw. 8) Pixel. Mittlere quadratische Abweichung (Varianz). 8
9 Farben Punktbasierte Statistik 1. Ordnung Verteilung/Histogramm: Wahrscheinlichkeitsdichte für Farb-/Grauwerte. 9
10 Farben Punktbasierte Statistik 1. Ordnung Verteilung/Histogramm: Bei dunklem Bild mit wenig Kontrast viele kleine Grauwerte. Bi Bei hll hellem Bild mit wenig Kontrast t viele große Grauwerte. Bild mit vorwiegend einem dunklen und einem hellen Bereich erzeugt Histogramm mit zwei lokalen Maxima. 10
11 Farben Punktbasierte Statistik 2. Ordnung If Informationsgehalt: hl Entropie: 2 bit H pg ( )log pg ( ) Relative Häufigkeit des Grauwerts g Durchschnittliche Anzahl benötigter Bits (0 bis bit) für Pixelmenge. Maß für maximale Kompression durch Reduktion von Signalredundanz. Anisotropiekoeffizient: g 0 k Entropie der 50% kleinsten Grauwerte pg ( )log p ( g) g 0 H k pg ( ) 0,5 wobei k der kleinstmögliche Grauwert ist mit. Maß für die Symmetrie eines Histogramms. g 0 11
12 Kanten & Flächen Kantenerkennung Erste Ableitung einer zweidimensionalen i Grauwertfunktion f ist ein Vektor (Gradient) Dessen Richtung orthogonal zur Kante verläuft, Der von dunkel nach hell zeigt, und Dessen Länge ein Maß für die Kantenstärke ist. 12
13 Kanten & Flächen Kantenerkennung Approximation i der 1./2. 1/2 Ableitung an einer Position ii im Bild durch Differenzen zu benachbarten Grauwerten: Erkennung mittels erster Ableitung (z.b. Prewitt-, Sobel-Filter). Erkennung mittels zweiter Ableitung (z.b. Laplace-, LoG-Filter). 13
14 Kanten & Flächen Glättung Grauwert an einer Position i im Bild ist mittlerer Grauwert benachbarter Pixel: Rechteck-Filter. Gauß-/Binomial-Filter. 14
15 Muster & Texturen Konvolution Konvulation (Faltung) = Anwenden eines Filters: 15
16 Muster & Texturen Konvolution Konvulation (Faltung) = Anwenden eines Filters: 16
17 Muster & Texturen Konvolution Konvulation (Faltung) = Anwenden eines Filters: 17
18 Muster & Texturen Konvolution Beispiel für Anwendung eines Textur-Filters: Fl 18
19 Zusammenfassung Extraktion von Farbinformationen: Punktbasierte Statistik 1. und 2. Ordnung. Informationen über Kanten & Flächen: Kantenerkennung/-verstärkung/-filterung. Glättung/Rauschfilter. Muster & Texturen (Anwenden von allgmeinen Filtern): Konvolution. Weitere Informationen über Form, Frequenzen usw.: Hough-Transformation. Fourier-Transformation. 19
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