Basisinformationstechnologie II – Sommersemester 2016 – 13. Juni 2016
Dr. Jan G. Wieners
Algorithmen der Bildverarbeitung
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 Zwei Herausforderungen um OCR und
Merkmalsextraktion
 Vorverarbeitung: Verbesserung des Quellmaterials
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Abhängigkeit seiner Nachbarpixel
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 Lineare Filter (LSI-Filter, linear shift-invariant filters):
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 Berechnet einfachen arithmetischen Mittelwert der
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Einfacher Mittelwertfilter: 3x3 Pixel „Hotspot“
Einfacher Mittelwertfilter – so schaut‘s aus
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Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Medianfilterp.png&filetimestamp=20070810172335
Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Cydonia_medianrp.jpg&filetimestamp=20050313005105
Übung Medianfilter
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  • Der Mittelwert-Filter ersetzt jedes Pixel durch den Mittelwert seiner Umgebungspixel. Dabei wird jedes Umgebungspixel gleich gewichtet. Dies hat zur Folge, dass der Mittelwert-Filter nicht nur Rauschen glättet, sondern auch Kanten im Bild verwischt.
    Er berechnet als neuen Pixelwert das arithmetische Mittel der Umgebungspixel.
  • Faltungsmatrix Gaußscher Filter
  • Was tun bei Bildrauschen?
  • Kantendetektion
  • Bit sosem 2016-wieners-sitzung-11_bild-iii-filter

    1. 1. Basisinformationstechnologie II – Sommersemester 2016 – 13. Juni 2016 Dr. Jan G. Wieners Algorithmen der Bildverarbeitung Filter
    2. 2.  Zwei Herausforderungen um OCR und Merkmalsextraktion  Vorverarbeitung: Verbesserung des Quellmaterials  Punktoperationen  Binarisierung  Histogrammausgleich  Filter  Medianfilter  Geometrische Operationen Themenüberblick
    3. 3. Filter
    4. 4. Filter: Betrachtung / Veränderung eines Pixels in Abhängigkeit seiner Nachbarpixel Achtung: Weil Originalpixel für das Ergebnis der Filterung relevant (und unabdingbar) ist: Nutzung eines Zwischenbildes als Ausgabe- oder Eingabepuffer. Filter
    5. 5.  Lineare Filter (LSI-Filter, linear shift-invariant filters): Jedes Pixel im Verarbeitungsfenster wird mit einem vordefinierten Wert aus einer Faltungs- bzw. Filtermatrix multipliziert.  Nichtlineare Filter: U.a. heuristische Ansätze Heuristik (vgl. Prechtl / Burkard): „Lehre bzw. Theorie der Verfahren zum Finden von Neuem und Problemlösen.“ Filter
    6. 6.  Berechnet einfachen arithmetischen Mittelwert der Pixelwerte in der Nachbarschaft unter der Filtermaske  Faltungsmatrix 𝑀 = 1 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1  Pro / Contra:  Rauschen reduziert  Glättung / „Blurring“  Kanten verwischen Einfacher Mittelwertfilter Quelle: Handels 2009: Medizinische Bildverarbeitung.
    7. 7. Einfacher Mittelwertfilter: 3x3 Pixel „Hotspot“
    8. 8. Einfacher Mittelwertfilter – so schaut‘s aus
    9. 9. 𝑀 = 1 16 1 2 1 2 4 2 1 2 1
    10. 10. 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. Beispiel Nichtlinearer Filter: Medianfilter
    11. 11. Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Medianfilterp.png&filetimestamp=20070810172335
    12. 12. Bildnachweis: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Cydonia_medianrp.jpg&filetimestamp=20050313005105
    13. 13. Übung Medianfilter
    14. 14. ? ? ?
    15. 15. 101, 29, 29, 98, 15, 30, 10, 10, 155 10,10,15,29,29,30,98,101,155  29 15 17
    16. 16. /
    17. 17.  https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Universitat_ zu_Koln_Hauptgebaude_ost.jpg  http://causeitsallaboutthepayno.tumblr.com/post/131 746453874/im-currently-listening-to-adeles-new  www.giphy.com Bildnachweise

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