Computergrafik und Bildverarbeitung. Prof. Dr. André Hinkenjann

Transkript

1 Computergrafik und Bildverarbeitung Prof. Dr. André Hinkenjann

2 Organisation Literatur The Computer Image Alan Watt, Fabio Policarpo Addison Wesley Digital Image Processing a practical introduction using Java Nick Efford Addison Wesley

3 Inhalt Einleitung Bildaufnahme / Digitale Bilder Grundlegende Bildmanipulation Graustufen- und Farbbildverbesserung Nachbarschafts-Operationen Morphologische Operationen Segmentierung

4 Einleitung Bilder? Bildverarbeitung Beispiele Inhalt

5 Inhalt Bildaufnahme / Digitale Bilder Kameras CCD Sensoren Auge Sampling / Aliasing Quantisierung Farbmodelle

6 Inhalt Grundlegende Bildmanipulation Graustufenbilder Dithering: Floyd-Steinberg, Ordered Dithering ROI Vergrößern / Verkleinern Arithmetische / Logische Operationen Addition, Subtraktion, AND, OR...

7 Inhalt Graustufen- und Farbbildverbesserung Helligkeit und Kontrast Linear/nonlinear mapping Histogramme (hist. Equalisation) Farbverarbeitung

8 Inhalt Nachbarschafts-Operationen Faltung (convolution) / Korrelation Lineare Filterung Tiefpaß Hochpaß Kantenerkennung Rank -Filter Median, Min/Max, Range Hybride/Adaptive Filter

9 Inhalt Operationen im Frequenzbereich Fourier-Transformation Diskrete FT Spektren Filterung Tief/Hoch/Bandpaß Deconvolution

10 Inhalt Geometrische Operationen Affine Transformationen Forward/Backward mapping

11 Inhalt Segmentierung Schwellwertverfahren Pixel-Konektivität Bereichsähnlichket Region growing

12 Einleitung Bilder? Visuelle Aufnahme und Präsentation von Information Sehen primärer Sinn des Menschen Kompakte Repräsentation Wie lange benötigen Sie, um dieses Bild zu beschreiben?

13 Einleitung Bilder? Abbild -> Auge -> Gehirn Abbild -> Auge: Lichtrelexion Teilchen / Welle Dualismus Frequenzbereich ~ nm Auge -> Gehirn: Stäbchen / Zäpfchen Sehnerv Gehirn?

14 Einleitung Bildverarbeitung Techniken zur Veränderung von Bildern Analoge Technik z.b. chemische/optische Beeinflussung Hier: Digitale Bildverarbeitung (Veränderung digitaler Bilder)

15 Einleitung Bildverarbeitung Anfänge in der Raumfahrt: 1964: Entzerrung von Mondbildern von Ranger 7 (JPL) NASA/JPL 1964 Heute: Medizin, Militärische Aufklärung, Desktop Publishing, Verkehrskontrolle, Homeland Security

16 Einleitung Bildverarbeitung Beispiel: Manipulation von Helligkeit und Kontrast, um z.b. ein Nummernschild für Menschen lesbar zu machen

17 Einleitung Bildverarbeitung Beispiel: Unschärfe/Verwischen rückgängig machen (bekannte Bewegungsparameter)

18 Einleitung Bildverarbeitung Beispiel: Image Warping

19 Bildaufnahme Aufnahmeoptik Abbildungsmaßstab m=bildgröße/objektgröße v/u=bildgröße/objektgröße => m=v/u

20 Bildaufnahme Aufnahmeoptik Brennweite f (oft in mm) 1/f=1/u+1/v (Linsengleichung)

21 Bildaufnahme Aufnahmeoptik => f = (u m)/(m+1) Beispiel: 10cm großes Objekt, 50cm Entf., Sensor 10mm m=10mm/100mm=0.1,f=(500mm 0.1)/1.1=45.5mm

22 Bildaufnahme Aufnahmeoptik, Begriffe Apertur: Lichtsammelnde Öffnung der Optik, maximal Linsendurchmesser Sphärische Aberration: Kügelförmig geschliffene Linsen/Spiegel sammeln nicht alle parallel eintreffenden Strahlen in einem Punkt, daher leicht verschwommenes Bild (Die) Koma: Lichtbündel abseits der optischen Achse werden evtl. asymmetrisch gebündelt, daher haben Punktlichtquellen hier einen Schweif

23 Bildaufnahme Aufnahmeoptik, Begriffe Bildfeldwölbung, Astigmatismus, Verzeichnung, Vignettierung,... (Fast) keine Optik ist ideal! Spiegel des Hubble Teleskopes lieferte zu Beginn nur unscharfe Bilder. Reparaturflug notwendig ($$$).

24 Bildaufnahme CCD Sensoren Charge Coupled Device (Ladungsgekoppeltes Bauelement) Matrix lichtempflindlicher Zellen Auslesen durch Schieberegister

25 CCD Sensoren Bildaufnahme

26 Bildaufnahme CCD Sensoren Problem: CCDs sind rauschanfällig (thermisches Rauschen) Für hochsensitive Anwendungen (Astronomie) mit langen Belichtungszeiten werden CCDs gekühlt Positiv: CCDs sind nicht anfällig gegen geometrische Verzerrung, Lineares Ansprechverhalten

27 Bildaufnahme Das Auge siehe Folien Prof. Heiden

28 Digitale Bilder Abbildung einer zweidimensionalen, kontinuierlichen Intensitätsfunktion f(x,y) auf einen Sensor Danach x,y diskret (Abtastung), f(x,y) diskret (Quantisierung), digitale Repräsentation -> Approximation

29 Digitale Bilder Abtastung, Parameter Räumliche Auflösung: Anzahl der Pixel pro Richtung. Durch Abtastrate bestimmt. Räumliche Frequenz: Rate, mit der sich f(x,y) ändert

30 Digitale Bilder Abtastung, Parameter Räumliche Frequenz: Für kleine Frequenzen geringe Abtastrate erforderlich und umgekehrt Abtastrate sollte mindestens das doppelte der maximalen Frequenz von f(x,y) betragen (Nyquist- Rate) Falls Abtastrate zu gering -> Aliasing-Effekte

31 Digitale Bilder Abtastung, Parameter Aliasing-Beispiel: Unterabtastung einer periodischen Funktion. Rekonstruktion ergibt zu niedrige Frequenz

32 Digitale Bilder Abtastung, Parameter Aliasing-Beispiel: Unterabtastung (b) eines 2dimensionalen Musters (a)

33 Digitale Bilder Abtastung, Parameter Aliasing-Beispiel: Unterabtastung (b) eines 2dimensionalen Musters (a)