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Graphische Datenverarbeitung (Vorlesung 11)

Skript-AnfangBildbearbeitung – Seite 1
Skript-EndeBildbearbeitung – 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

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