Graphische Datenverarbeitung (Vorlesung 11)

Skript-Anfang	Bildbearbeitung – Seite 1
Skript-Ende	Bildbearbeitung – Seite 50

Histogramm

• Grauwertverteilung
• 0 = Schwarz
• Max = Weiß
• Kein Schwarzwert und viel weiß (Häufung) = Überbelichtet
• Kein Weißwert und viel Schwarz (Häufung) = Unterbelichtet
• y-Achse = Häufigkeit (Absolut oder h#0-1)
• x-Achse = Grauwerte (0-255)
• Keine inhaltliche Rückschlüsse auf das Bild möglich
• Beispiele:
  • 1. Bild: 50% bei 0 / 50% bei 255
  • 2. Bild: 50% bei 0 / 50% bei 255
  • 3. Bild: 50% bei 0 / 50% bei 255

Kontraste

• gMIN – Minimaler möglicher Wert in einem Bild (in der Regel 0)
• gMAX – Maximaler möglicher Wert in einem Bild (in der Regel 255)
• gmin – Tatsächlich genutzter minimaler Wert
• gmax – Tatsächlich genutzter maximaler Wert
• Stelzen (Hohe Balken) deuten auf Bildbearbeitung hin
• Kontrast erhöhen: Grauwerte auf gesamten Bereich verteilen

Punktoperation

• Grauwert mit Addition = Bild wird Heller (Bei Addition darf Wert nicht Wertebereich übersteigen → Ab max ist dieser immer 255)
• Invertieren = An der Mittelachse gespiegelt im Histogramm (siehe Formel)
• Gamma-Korrektur = Nichtlineare Korrektur
• Biniarisierung → Grauwert wird zu Schwarz und Weiß (Fahrspur erkennung / Texterkennung)
• Äquidensitenbild → Bereiche mit Graustufen (Ultraschallbild oder Poster)

gg‘-Diagramm

• g = Grauwerte vorher
• g‘ = Grauwerte nach der Transformation
• Diagonale = Hilfestellung
• Funktion oberhalb der Diagonale → Es wird heller
• Funktion unterhalb der Diagonale → Es wird dunkler

Histogramm + gg‘-Diagramm

• = Lineare Grauwert-Transformation
• Werte werden verteilt auf der g-Achse
• gmin wird auf 0 verteilt
• gmax wird auf 255 verteilt

Lokale Bildoperation

• Wissen um Nachbarn → wichtig für Kantenerkennung
• Doppelte Summenformel = for-Schleife
• Kontrast verstärken → Kanten stärker betonen → Dort wo Kanten sind entstehen helle und dunke Streifen, der Rest ist grau