Bildverarbeitung interaktiv. Eine Einführung mit by Herbert Kopp

By Herbert Kopp

Die digitale Bldverarbeitung i hat sich heute zu einer Basistechnologie fUr die un terschiedlichsten Anwendungsfelder entwickelt. Qualitatskontrolle, Fertigungssteu erung, Medizin, Auswertung von Satellitenaufnahmen, Mikroskopie und Druckvor stufe sind nur einige der Bereiche, die ohne sie nicht mehr vorstellbar waren. Damit werden Kenntnisse der Grundlagen dieses Fachgebietes fUr viele Beru- felder immer wichtiger. . "Bildverarbeitung Interaktiv" ist ein multimediales Lernsystem Ober diese Grundla gen der Bildverarbeitung. Es integriert unter einer graphischen Benutzeroberflache verschiedene Medien zur Vermittlung der Inhalte: - ein konventionelles Lehrbuch in elektronischer und gedruckter shape, - Lernprogramme zu einzelnen Themen und - ein interaktives Bildverarbeitungssystem fUr eigene Experimente. Lernprogramme [[ill Lehrtexte Bildverarbeitungssystem 6 Vorwort Eine multimediale, interaktive Lernumgebung bietet fUr diese Thematik signifikante Vorteile: - Lernprogramme erleichtern den Einstieg in viele Themenbereiche, die dann im Lehrtext vertieft werden. - Algorithmische Ablaufe, z.B. die Arbeitsweise eines Faltungsoperators, sind mit Animationen leichter als mit einer statischen Darstellung zu vermitteln. - Zur Darstellung des Bildmaterials und der Wirkung von Bildverarbeitungsopera toren eignen sich elektronische Medien besonders intestine. - Mit Graphiken am Farbbildschirm lassen sich Zusammenhange leichter ver deutlichen als im schwarzwei Ben Druck. - Abstrakte Begriffe und mathematische Formeln lassen sich wiederum am Bild schirm kaum vermitteln. Hier liegt weiterhin die Starke des gedruckten Textes. - Yom elektronischen Lehrtext und von den Lernprogrammen aus konnen Bilder direkt mit dem integrierten Bildverarbeitungssystem bearbeitet werden. Gelern tes laBt sich so durch eigene Experimente nachprOfen und vertiefen.

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Im Fall normaler Graustufenbilder ist dieser Pixelwert eine skalare Größe und gibt die Helligkeit an. Im Fall von RGB-Farbbildern dagegen ist er ein dreidimensionaler Vektor, dessen Komponenten die Intensitäten der drei Farbkanäle beschreiben. B. als Temperaturverteilung, Materialspannung, elektrische Feldverteilung usw. Wir setzen im folgenden Abschnitt der Einfachheit halber Graustufenbilder voraus mit einer Pixeltiefe von 8 Bit, also 256 verschiedenen Intensitätswerten: [ ] I = I m ,n mit 0 ≤ m < M , 0 ≤ n < N und 0 ≤ I m,n < 256 und betrachten dafür Kenngrößen, die den Bildinhalt global charakterisieren.

Damit wird bereits eine 50%ige Datenreduktion erreicht. In den folgenden Stufen des Verfahrens wird jede der Komponenten Y, Cb und Cr getrennt weiterbehandelt. Die Diskrete Cosinus-Transformation In dieser Verfahrensstufe wird das Bild in Teilquadrate mit je 8x8 Pixel zerlegt, die einzeln mit der diskreten Cosinus-Transformation aus dem Ortsraum in den Ortsfrequenzraum transformiert werden. Dabei entsteht aus der 8x8-Pixel-Matrix eine 8x8-Matrix, deren Komponenten die 64 Frequenzen des Spektums darstellen, aus denen das Bild aufgebaut ist.

5 . 5)) − 0,5∗ log 2( 0,5)) = 1 . Der minimale Speicherbedarf beträgt also 1 Bit pro Bildpunkt unter der Voraussetzung, daß keine zusätzlichen Informationen über das Bild vorliegen. B. 75)) − 0,25∗ log 2( 0,25)) , also H = −0,75∗ (− 0,42) − 0,25∗ ( − 2) = 0,82 . Dem entnehmen wir, daß in diesem Fall zur verlustfreien Speicherung weniger als 1 Bit pro Pixel genügen würde. Erreicht wird dies durch geeignete Bildkomprimierungsverfahren. 6a beträgt H = 3,9. 3 Datenstrukturen für Bilder Wir betrachten in diesem Abschnitt Datenstrukturen zur Speicherung von Bildern im Arbeitsspeicher.

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