Inhalt. Bildaufnahme / Digitale Bilder. Kameras CCD Sensoren Auge Sampling / Aliasing Quantisierung
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- Victoria Huber
- vor 8 Jahren
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1 Inhalt Bildaufnahme / Digitale Bilder Kameras CCD Sensoren Auge Sampling / Aliasing Quantisierung
2 Abtastung, Parameter Aliasing-Beispiel: Unterabtastung einer periodischen Funktion. Rekonstruktion ergibt zu niedrige Frequenz
3 Quantisierung Abbildung kontinuierlicher Werte auf diskrete Werte (Stufen)
4 Quantisierung Farbquantisierung / Graustufenquantisierung Gängiges Echtfarbformat : 24Bit/Pixel = 8 Bit Rot, 8 Bit Grün, 8 Bit Blau RRRRRRRRGGGGGGGGBBBBBBBB Farbumfang: 2^24 oder ca. 16,7 Mio. Farben Wie viele Graustufen?
5 Quantisierung Gängiges Graustufenformat: 16Bit/Pixel IIIIIIIIIIIIIII Graustufenumfang: Graustufen
6 Quantisierung Problem: Manche Ausgabemedien haben nur geringen Farbumfang / Graustufenumfang bzw. nur 1 Farbstufe. Also: Abbildung von (unendlich) vielen Farben / Graustufen auf wenige (diskrete) Lösung: Quantisierung
7 Quantisierung Trivialer Ansatz: Schwellwertverfahren (1 Stufe), größer/kleiner Vergleich Originalbild (8Bit, Graustufen) Binärbild (1Bit)
8 Quantisierung Trivialer Ansatz: Schwellwertverfahren (1 Stufe), größer/kleiner Vergleich Originalbild (8Bit, Graustufen) Binärbild (1Bit)
9 Quantisierung Popularitätsverfahren (Greedy-Ansatz): Wähle die k häufigsten Farben / Graustufen Originalbild (24 Bit, JPEG) Quantisierung (4 Bit)
10 Quantisierung Popularitätsverfahren (Greedy-Ansatz): Wähle die k häufigsten Farben / Graustufen Originalbild (24 Bit, JPEG) Quantisierung (3 Bit)
11 Quantisierung Popularitätsverfahren: Einsatz bei Bildern mit wenigen, tatsächlich vorkommenden Farben Z.B. bei gering aufgelösten Web-Grafiken (Bild mit 640x480 Pixeln hat maximal verschiedene Farben!)
12 Quantisierung Median-Cut Verfahren [Heckbert1982]: 1. MinMax-Box um RGB-Farbwerte 2. Bestimme Medianebene senkrecht zu längster Boxseite (unterteilt Box in zwei Unterboxen) 3. Wiederhole 2. mit neuen Boxen bis 256 Boxen entstanden sind 4. Wähle z.b. Mittelpunkt aller Boxen als Quantisierungsstufen (Repräsentanten)
13 Quantisierung Median-Cut Verfahren
14 Inhalt Grundlegende Bildmanipulation Graustufenbilder Dithering: Floyd-Steinberg, Ordered Dithering ROI Vergrößern / Verkleinern Arithmetische / Logische Operationen Addition, Subtraktion, AND, OR...
15 Grundlegende Bildmanipulation Graustufenbilder / Intensitätsbilder Warum Graustufen?
16 Grundlegende Bildmanipulation Graustufenbilder Warum Graustufen? Gute Farbkameras aufwändig bzw. geringere Auflösung Motive Intensitätsbilder (Messung skalarer Werte) Trotz Farbquelle nur Intensitätswerte benötigt (Zählen von Objekten), d.h. weniger Speicherbedarf, schnellere Anwendung
17 Grundlegende Bildmanipulation Graustufenbilder Warum Graustufen? RGB = R-Intensitätsbild + G-Intensitätsbild + B-Ib. Künstlerische Aspekte
18 Dithering Abbildung von kontinuierlichen bzw. 2^24 Farbwerten auf gefundene: Fehlerverteilung (error-diffusion) [Floyd/ Steinberg1975]: Berücksichtigt Quantisierungsfehler eines Pixels und verteilt ihn anteilsmäßig auf Nachbarpixel Originalbild (24 Bit, JPEG) Quantisierung (3 Bit)
19 Dithering error-diffusion
20 Grundlegende Bildmanipulation ROI Region of Interest: Selektiert einen interessierenden Bereich im Bild I.d.R rechteckig, aber nicht zwingend Operationen werden nur auf diesem Bereich ausgeführt Bei sehr aufwändigen Operationen relevanter Zeitgewinn
21 Grundlegende Bildmanipulation ROI Operationen auf rechteckigem Bereich ROI: Kontrast- und Helligkeitsmanipulation
22 Übung ImageJ-Plugin Schreiben Sie ein Plugin, dass alle Grauwerte eines Graustufenbildes (8-Bit) um den Wert 50 anhebt.
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