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E-Book

Digitale Bildverarbeitung

Eine algorithmische Einführung mit Java

AutorMark James Burge, Wilhelm Burger
VerlagSpringer-Verlag
Erscheinungsjahr2006
Seitenanzahl523 Seiten
ISBN9783540309413
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis26,99 EUR

Die Autoren geben eine fundierte Einführung in die wichtigsten Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Dabei steht die praktische Anwendbarkeit im Vordergrund. Formale und mathematische Aspekte sind auf das Wesentliche reduziert, ohne dabei auf eine präzise und konsistente Vorgehensweise zu verzichten. Der Text eignet sich als detaillierte Referenz für Praktiker und Anwender gängiger Verfahren, z.B. in der Medientechnik, Robotik, Medizin oder Materialprüfung sowie zum (Selbst)Studium. Praktische Übungsaufgaben runden die Darstellung ab. Das Buch basiert auf der in Java implementierten und frei verfügbaren Bildverarbeitungsumgebung ImageJ.



Zur Vita von Herrn Dr. Burger:

Ausbildung: Master of Science (University of Utah, Computer Science), Promotion an der Johannes Kepler Universität Linz. Post-Doctoral Researcher, University of California.

Berufliche Tätigkeit: Entwicklungstechniker (Bildgebende Systeme in der Ultraschallmedizin); Research Associate (Honeywell Systems and Research Center, Minneapolis); Universitäts-Assistent an der Johannes Kepler Universität Linz (FWF-Forschungsschwerpunkt 'Digitale Bildverarbeitung'); derzeit Leiter des FH-Studiengangs 'Medientechnik und -Design' an der FH-Hagenberg.

Zur Vita von Herrn Dr. Burge:

He earned his doctorate degree in Computer Science at the Johannes Kepler University in Austria while a research scientist in the Austrian Science Foundation's Robust and Adaptive Methods for Image Understanding research program. He also earned a Bachelor of Arts in Computer Science from Ohio Wesleyan University, completed the fifth year's honors courses in Computer Science at the University of Aberdeen in Scotland and earned a Masters of Science in Computer Science from the Ohio State University.

He spent a number of years as a researcher at the Department of Computer Science at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH) in Zurich, Switzerland as part of the Swiss Federal Commission for the Advancement of Scientific Research's Automatic Interpretation of Cadastral Maps project and at the Ohio State University as a postdoc in their NASA Commercial Space Center's Image Understanding and Interpretation project.

Associate Professor in Computer Science (a CSAB accredited department within the School of Computing with a total of 24 faculty members, 21 with earned Doctorate degrees and around 300 majors) at Armstrong Atlantic State University (a comprehensive Carnegie Master's University I of 6500 undergraduate and master's students that is part of the University System of Georgia).

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Leseprobe

8 Auffinden von Eckpunkten (S. 139)

Eckpunkte sind markante strukturelle Ereignisse in einem Bild und daher in einer Reihe von Anwendungen nützlich, wie z.B. beim Verfolgen von Elementen in aufeinander folgenden Bildern (tracking), bei der Zuordnung von Bildstrukturen in Stereoaufnahmen, als Referenzpunkte zur geometrischen Vermessung, Kalibrierung von Kamerasystemen usw. Eckpunkte sind nicht nur für uns Menschen auffällig, sondern sind auch aus technischer Sicht "robuste" Merkmale, die in 3D-Szenen nicht zufällig entstehen und in einem breiten Bereich von Ansichtswinkeln sowie unter unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen relativ zuverlässig zu lokalisieren sind.

8.1 "Points of interest"

Trotz ihrer Auffälligkeit ist das automatische Bestimmen und Lokalisieren von Eckpunkten (corners) nicht ganz so einfach, wie es zunächst erscheint. Ein guter "corner detector" muss mehrere Kriterien erfüllen: Er soll wichtige von unwichtigen Eckpunkten unterscheiden und Eckpunkte zuverlässig auch unter realistischem Bildrauschen finden, er soll die gefundenen Eckpunkte möglichst genau lokalisieren können und zudem effizient arbeiten, um eventuell auch in Echtzeitanwendungen (wie z. B. Video-Tracking) einsetzbar zu sein.

Wie immer gibt es nicht nur einen Ansatz für diese Aufgabe, aber im Prinzip basieren die meisten Verfahren zum Aufinden von Eckpunkten oder ähnlicher "interest points" auf einer gemeinsamen Grundlage – während eine Kante in der Regel definiert wird als eine Stelle im Bild, an der der Gradient der Bildfunktion in einer bestimmten Richtung besonders hoch und normal dazu besonders niedrig ist, weist ein Eckpunkt einen starken Gradientenwert in mehr als einer Richtung gleichzeitig auf. Die meisten Verfahren verwenden daher die ersten oder zweiten Ableitungen der Bildfunktion in x- und y-Richtung zur Bestimmung von Eckpunkten (z. B. [25,34,53,54]). Ein für diese Methode repräsentatives Beispiel ist der so genannte Harris-Detektor (auch bekannt als "Plessey feature point detector" [34]), den wir im Folgenden genauer beschreiben. Obwohl mittlerweile leistungsfähigere Verfahren bekannt sind (siehe z. B. [73,79]), werden der Harris-Detektor und verwandte Ansätze in der Praxis häufig verwendet.

8.2 Harris-Detektor

Der Operator, der von Harris und Stephens [34] entwickelt wurde, ist einer von mehreren, ähnlichen Algorithmen basierend auf derselben Idee: ein Eckpunkt ist dort gegeben, wo der Gradient der Bildfunktion gleichzeitig in mehr als einer Richtung einen hohen Wert aufweist. Insbesondere sollen Stellen entlang von Kanten, wo der Gradient zwar hoch, aber nur in einer Richtung ausgeprägt ist, nicht als Eckpunkte gelten. Darüber hinaus sollen Eckpunkte natürlich unabhängig von ihrer Orientierung, d. h. in isotroper Weise, gefunden werden.

Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort5
Inhaltsverzeichnis11
Crunching Pixels21
1.1 Programmieren mit Bildern22
1.2 Bildanalyse und ”intelligente" Verfahren23
Digitale Bilder25
2.1 Arten von digitalen Bildern25
2.2 Bildaufnahme25
2.3 Dateiformate für Bilder34
2.4 Aufgaben44
ImageJ46
3.1 Software für digitale Bilder47
3.2 Eigenschaften von ImageJ47
3.3 Weitere Informationen zu ImageJ und Java54
3.4 Aufgaben55
Histogramme57
4.1 Was ist ein Histogramm?57
4.2 Was ist aus Histogrammen abzulesen?59
4.3 Berechnung von Histogrammen64
4.4 Histogramme für Bilder mit mehr als 8 Bit66
4.5 Histogramme von Farbbildern67
4.6 Das kumulative Histogramm70
4.7 Aufgaben70
Punktoperationen72
5.1 Änderung der Bildintensität73
5.2 Punktoperationen und Histogramme75
5.3 Automatische Kontrastanpassung76
5.4 Linearer Histogrammausgleich78
5.5 Histogrammanpassung82
5.6 Gammakorrektur91
5.7 Punktoperationen in ImageJ98
5.8 Aufgaben102
Filter106
6.1 Was ist ein Filter?106
6.2 Lineare Filter108
6.3 Formale Eigenschaften linearer Filter118
6.4 Nichtlineare Filter123
6.5 Implementierung von Filtern129
6.6 Filteroperationen in ImageJ130
6.7 Aufgaben132
Kanten und Konturen134
7.1 Wie entsteht eine Kante?134
7.2 Gradienten-basierte Kantendetektion135
7.3 Filter zur Kantendetektion137
7.4 Weitere Kantenoperatoren142
7.5 Von Kanten zu Konturen145
7.6 Kantenschärfung146
7.7 Aufgaben153
Auffinden von Eckpunkten155
8.1 "Points of interest"155
8.2 Harris-Detektor156
8.3 Implementierung158
8.4 Aufgaben169
Detektion einfacher Kurven170
9.1 Auffällige Strukturen170
9.2 Hough-Transformation171
9.3 Implementierung der Hough-Transformation175
9.4 Hough-Transformation für Kreise und Ellipsen182
9.5 Aufgaben184
Morphologische Filter186
10.1 Schrumpfen und wachsen lassen187
10.2 Morphologische Grundoperationen189
10.3 Zusammengesetzte Operationen194
10.4 Morphologische Filter für Grauwert- und Farbbilder197
10.5 Implementierung morphologischer Filter201
10.6 Aufgaben207
Regionen in Binärbildern209
11.1 Auffinden von Bildregionen210
11.2 Konturen von Regionen220
11.3 Repräsentation von Bildregionen228
11.4 Eigenschaften binärer Bildregionen232
11.5 Aufgaben243
Farbbilder246
12.1 RGB-Farbbilder246
12.2 Farbräume und Farbkonversion261
12.4 Statistiken von Farbbildern301
12.5 Farbquantisierung302
12.6 Aufgaben310
Einführung in Spektraltechniken312
13.1 Die Fouriertransformation313
13.2 Übergang zu diskreten Signalen324
13.3 Die diskrete Fouriertransformation (DFT)330
13.4 Implementierung der DFT339
13.5 Aufgaben342
Diskrete Fouriertransformation in 2D343
14.1 Definition der 2D-DFT343
14.2 Darstellung der Fouriertransformierten in 2D345
14.3 Frequenzen und Orientierung in 2D349
14.4 Beispiele für Fouriertransformierte in 2D359
14.5 Anwendungen der DFT363
14.6 Aufgaben366
Die diskrete Kosinustransformation (DCT)367
15.1 Eindimensionale DCT367
15.2 Zweidimensionale DCT370
15.3 Andere Spektraltransformationen371
15.4 Aufgaben373
Geometrische Bildoperationen374
16.1 2D-Koordinatentransformation375
16.2 Resampling388
16.3 Interpolation390
16.4 Java-Implementierung406
16.5 Aufgaben421
Bildvergleich422
17.1 Template Matching in Intensitätsbildern423
17.2 Vergleich von Binärbildern431
17.3 Aufgaben441
Mathematische Notation442
A.1 Häufig verwendete Symbole442
A.2 Komplexe Zahlen444
A.3 Algorithmische Komplexität und O-Notation445
Java-Notizen446
B.1 Arithmetik446
B.2 Arrays in Java451
ImageJ-Kurzreferenz455
C.1 Installation und Setup455
C.2 ImageJ-API457
C.3 Bilder und Bildfolgen erzeugen460
C.4 Bildprozessoren erzeugen462
C.5 Bildparameter464
C.6 Zugriff auf Pixel464
C.7 Konvertieren von Bildern467
C.8 Histogramme und Bildstatistiken468
C.9 Punktoperationen469
C.10 Filter471
C.11 Geometrische Operationen471
C.12 Grafische Operationen in Bildern472
C.13 Bilder darstellen473
C.14 Operationen auf Bildfolgen (Stacks)474
C.15 Region of Interest (ROI)479
C.16 Image Properties481
C.17 Interaktion481
C.18 Plugins484
C.19 Window-Management486
C.20 Weitere Funktionen487
Source Code489
D.1 Harris Corner Detector490
D.2 Kombinierte Regionenmarkierung-Konturverfolgung497
Literaturverzeichnis507
Sachverzeichnis512

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