Basisinformationstechnologie II Sommersemester 2011 Bild - 31. Mai 2011
Themenüberblick Menschliche (visuelle) Wahrnehmung Farbe Farbmischung Additiv Subtraktiv Farbmodelle RGB CMYK HSI Farbdarstellung Halbtondarstellung Dithering Bildverarbeitungssysteme Grafiktypen Rastergrafiken Vektorgrafiken 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)
Visuelle Wahrnehmung Strukturerkennung
Visuelle Wahrnehmung Strukturerkennung: Kanizsa Dreieck
Visuelle Wahrnehmung Strukturerkennung II
Visuelle Wahrnehmung Wahrnehmung von Helligkeitsstufen
Visuelle Wahrnehmung Wahrnehmung von Längen
Visuelle Wahrnehmung Kaffeehaus-Täuschung
Visuelle Wahrnehmung Vexierbild
Visuelle Wahrnehmung Vexierbild II
Farb-/Intensitätswahrnehmung In der Photorezeptorenschicht der Netzhaut: ~ 6 Millionen Zapfen ~ 120 Millionen Stäbchen
Farb-/Intensitätswahrnehmung CCD Sensor: Lichtempfindliches elektronisches Bauteil Bestehen aus einer Matrix mit lichtempfindlichen Fotodioden (als Pixel bezeichnet) Nobelpreis 2009 an Boyle / Smith für Erfindung des CCD Sensors
Farbe / Farbmodelle
Farbe Farbe: Faktoren der Farbentstehung Farbe: kein rein physikalisches Phänomen, sondern ein Zusammenspiel dreier Faktoren: Licht: elektromagnetische Strahlung eines eng begrenzten Spektralbereiches, charakterisiert durch Wellenlänge und Intensität Objekte und ihre Eigenschaften: Teile der Strahlung werden absorbiert, andere reflektiert Beobachter: Verarbeitung des Farbreizes; das Ergebnis der Verarbeitung empfinden wir als Farbe Licht + Objekt Farbreiz Farbreiz + Beobachter Farbe
Farb-/Intensitätswahrnehmung In der Photorezeptorenschicht der Netzhaut: ~ 6 Millionen Zapfen ~ 120 Millionen Stäbchen
Farbwahrnehmung Zapfentypen: S-Zapfen für kurze Wellenlängen, i.e. Blaubereich des sichtbaren Farbspektrums M-Zapfen für mittlere Wellenlängen, i.e. Bereich zwischen blauem und orangem Licht L-Zapfen für lange Wellenlängen, i.e. Rotbereich
Farbmischung Additive vs. subtraktive Farbmischung Linktipp: http://www.metacolor.de/additiv.htm und http://www.metacolor.de/subtraktiv.htm
Subtraktive Farbmischung Z.B.: Mischung von Farbpigmenten Malen mit Deckfarbkasten
Additive Farbmischung Mischung (Addition) von Licht Beispiel Taschenlampe: Leuchten mehrere Taschenlampen auf dieselbe Stelle, wird jene Stelle heller beleuchtet, als würde sie nur von einer Taschenlampe angestrahlt. Werden rote und grüne Filter vor die Taschenlampe gesetzt, addiert sich das Licht.
Additive Farbmischung Exkurs: Laser Tagging (Graffiti Research Lab) Quelle: http://muonics.net/blog/index.php?postid=15
Farbmischung Additive vs. Subtraktive Farbmischung: Auf einen Blick In der additiven Farbmischung: Verwendung von RGB- Farben: Rot, Grün und Blau In der additiven Farbmischung wird Licht gemischt: Rotes und Grünes Licht ergibt gelbes Licht In der subtraktiven Farbmischung: Verwendung von CMY Farben: Cyan, Magenta und Gelb (Yellow) In der Praxis (z.b. beim Drucker) kommt noch Schwarz (Black) hinzu: CMYK Modell (Cyan, Magenta, Yellow, Black) K von Key Plate (Schlüsselplatte), schwarz druckende Platte, an deren Grundlinie die Farben ausgerichtet werden In der subtraktiven Farbmischung werden Stoffe gemischt: Gelbe Wasserfarbe gemischt mit Cyanfarbe ergibt grüne Farbe Linktipp: http://www.metacolor.de/subtraktiv.htm
Farbmodelle: RGB RGB-Farbraum Wenn jede der drei Primärfarben mit einer Auflösung von 256 Werten dargestellt werden kann, dann erhalten wir 256³ = 16,7 Mio. verschiedene Farbtöne.
Farbmodelle: HSI HSI bzw. HSV Farbmodell Für die Beschreibung des Farbortes in diesem Farbraum werden folgende Parameter benutzt: Farbton als Farbwinkel H auf dem Farbkreis (z. B. 0 = Rot, 120 = Grün, 240 = Blau) Sättigung S in Prozent (0 % = Neutralgrau, 50 % = wenig gesättigte Farbe, 100 % = gesättigte, reine Farbe) bzw. in einem Intervall von Null bis Eins Hellwert V als Prozentwert (0 % = keine Helligkeit, 100 % = volle Helligkeit) bzw. in einem Intervall von Null bis Eins, auch Dunkelstufe genannt.
Farbdarstellung
Farbdarstellung: Halbtonverfahren Grundlagen des Grafikdrucks: Halbtonverfahren Zur Darstellung von Graustufen bzw. Intensitäten eines Farbtons werden bei Rasterdruckern Halbtonverfahren eingesetzt. Drei Verfahren: variable Farbsättigung der Rasterpunkte bei konstanter Punktgröße, z.b. bei Farblaserdruckern: Pixel der Farbe werden unterschiedlich dicht aufgetragen, Größe bleibt konstant variable Punktgröße bei konstanter Farbsättigung, z.b. kontinuierliche Tintenstrahler Simulation von Halbtönen im Dithering-Verfahren, z.b. Bubble-Jet
Farbdarstellung: Dithering Dithering, auch: Fehlerdiffusion Beispielgrafiken von: http://de.wikipedia.org/wiki/dithering_%28bildbearbeitung%29
Farbdarstellung: Dithering Dispersed Dithering gleichmäßige Verteilung der Pixel Bis auf ein Kontrastverhältnis von 50% (genau die Hälfte der Pixel werden gedruckt) führen alle anderen Abstufungen zu groben Strukturen. Kleine (technisch bedingte) Abweichungen in der Punktgröße wirken sich negativ auf die Druckqualität aus.
Farbdarstellung: Dithering Clustered Dithering Die zu druckenden Punkte einer Halbtonzelle werden vom Zentrum ausgehend spiralförmig angeordnet. Je mehr Punkte in der Halbtonzelle gedruckt werden, desto größer ist der einzelne Farbpunkt in der Mitte der Zelle.
Farbdarstellung: Dithering Dithering mit Fehler-Diffusion Dieses Verfahren benutzt keine Halbtonzellen, sondern durchläuft das Bild zeilenweise und ersetzt jedes Pixel aufgrund eines Schwellwertes durch ein Pixel mit 0% oder 100% Sättigung. Allerdings wird für jedes Pixel der Quantisierungsfehler berechnet und mit umgekehrtem Vorzeichen auf die noch nicht berechneten Nachbarpixel verteilt. Für unterschiedliche Grauwerte ergibt sich so eine unterschiedliche Streuung der Pixel. Man spricht deshalb von frequenzmoduliertem Dithering.
Zwischenstand Menschliche (visuelle) Wahrnehmung Farbe Farbmischung Additiv Subtraktiv Farbmodelle RGB CMYK HSI Farbdarstellung Halbtondarstellung Dithering Bildverarbeitungssysteme Grafiktypen Rastergrafiken Vektorgrafiken Computer Vision
Bildverarbeitungssysteme
Bildverarbeitungssysteme Bildverarbeitungssysteme Beispielhafte Einsatzgebiete: Thermographische Erfassung von Objekten Gebäude-/ Anlageninspektion Überprüfung der Wärmeabstrahlung von Mikroelektronikteilen Wartung mechanischer Bauteile Qualitätskontrolle bei der Leiterplattenfertigung Biometrie (face detection, face recognition, Netzhautscans ) Zeichen- und Texterkennung
Bildverarbeitungssysteme Aufbau eines Bildverarbeitungssystems Modularer Aufbau: Bildaufnahmesystem (Scanner, Mikroskop, Tomographen, etc.) Framegrabber (wandelt analoge Signale z.b. der Kamera in digitale Information; verliert zunehmend an Bedeutung) Kontroll- und Steuereinheit (PC, Workstation) Bildverarbeitungseinheit (Bildverarbeitungssoftware) Grafiktypen
Grafiktypen
Bildverarbeitungssysteme Computergrafiken lassen sich in drei Kategorien einteilen: Rastergrafiken (auch Bitmaps genannt) Vektorgrafiken [Metagrafikformate (z.b. Encapsulated Postscript)]
Rastergrafik
Rastergrafik
Rastergrafik Auflösung Auflösung Gesamtzahl der Bildpunkte eines Bildes, z.b. 2448px * 3264px = ~ 8 Mio. Pixel 2448 Pixel 3264 Pixel
Rastergrafik Native Auflösung Auflösung, die der physikalischen Anzahl an Pixeln eines Anzeigegerätes entspricht
Punktdichte dpi dots per inch (Punkte pro Zoll) ppi pixel per inch (Pixel pro Zoll) (vgl. HKI, Kurz: http://www.hki.uni-koeln.de/node/10068)
Rastergrafik Quantisierung (Farbtiefe) Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=datei:sch%c3%a4rfemuster13.jpg&filetimestamp=20080614204217
Rastergrafik Rasterung: Umwandlung Vektor- in Rastergrafik
Rastergrafik Skalierung: Treppeneffekt / Aliasing
Rastergrafik Speicherplatzbedarf von Rastergrafiken Die Auflösung bestimmt die Anzahl der Pixel in einem Bild, die Quantisierung (Farbtiefe) bestimmt den Speicherplatzbedarf pro Pixel. Beispiele: In einem RGB-Bild mit 24 Bit Farbtiefe (8 Bit pro Farbkanal) braucht man für ein Bild mit den Maßen 1024x768 (786.432 Pixel) also 18.874.368 Bit, d.h. 2.25 Mbyte. Für ein Graustufenbild mit den gleichen Abmessungen benötigt man nur 0.75 MByte, da nur ein Farbkanal mit 8 Bit (statt 3 Kanälen: RGB!) gespeichert werden muss.
Bildverarbeitungssysteme Anwendungsbereiche für Rastergrafiken Überall dort, wo fotoähnliche Darstellung gefordert ist. Klassische Rastergrafik-Programme: Adobe Photoshop GIMP Corel Photopaint Microsoft PhotoDraw Paintshop Pro Rastergrafik-Formate, eine Auswahl: TIFF (Tag Image File Format) JPEG (Point Photographic Experts Group) GIF (Graphics Interchange Format) PNG (Portable Network Graphics Format)
Vektorgrafik
Vektorgrafik Vektorgrafik
Vektorgrafik Bezier-Kurven
Vektorgrafik Anwendungsbereiche für Vektorgrafiken Erstellung von Konstruktionszeichnungen CAD (Computer Aided Design) CAM (Computer Aided Manufacturing) Realisierung allgemeiner 3D-Modelle Vektorgrafikprogramme, eine Auswahl Adobe Illustrator Corel Draw AutoDesk, AutoCAD Vektorgrafikformate, eine Auswahl: CDR (CorelDraw) Format DXF (Drawing Exchange Format) -Format (Autodesk, AutoCAD)
Maschinelles Sehen
Maschinelles Sehen Von der Rastergrafik zur Merkmalsextraktion Vorbereitung bzw. Vorverarbeitung Punkt-Operationen Histogramm Filter Geometrische Operationen Drehung, Streckung, Verschiebung des Bildes Merkmalsextraktion Clustering
Punkt-Operationen Punkt-Operationen: Betrachtung / Veränderung eines Pixels unabhängig von seinen Nachbarpixeln Beispiel: Binarisierung / einfache Schwellwertsegmentierung
Punkt-Operation Binarisierung / Schwellwertsegmentierung
Histogrammausgleich Histogramm / Histogrammausgleich
Filter Filter: Betrachtung / Veränderung eines Pixels in Abhängigkeit seiner Nachbarpixel Beispiel: Medianfilter
Medianfilter Algorithmus Medianfilter (Rangordnungsfilter): Rangordnungsfilter betrachten die Nachbarschaftspixel jedes 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.
Medianfilter: Anwendungsbeispiele Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=datei:medianfilterp.png&filetimestamp=20070810172335
Medianfilter: Anwendungsbeispiele Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=datei:minrangorp.jpg&filetimestamp=20050916173449
Medianfilter: Anwendungsbeispiele Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=datei:cydonia_medianrp.jpg&filetimestamp=20050313005105
Geometrische Operationen Geometrische Operationen
Kantendetektion Merkmalsextraktion: Kantendetektion Beispiel: Sobel Operator Vgl.: http://old.hki.uni-koeln.de/teach/ws0405/vip/tag7/index.html
eine Portion KI Clustering Beispiel: Selbstorganisierende Karte
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Hausaufgaben Nennen und erläutern Sie jeweils ein additives und ein subtraktives Farbmodell. Was ist eine Vektorgrafik? Welche Vorteile bietet sie gegenüber der Rastergrafik? Erläutern Sie die Begriffe Auflösung, Quantisierung und Aliasing. Erläutern Sie die Begriffe Punktoperation, Filter und Histogramm ; referieren Sie die Verfahrensweise des Medianfilters.