S. Gehrig GR/PAP - Digitale Bildverarbeitung 1

Digitale Bildverarbeitung

Dr. Stefan GehrigDipl.-Physiker, Dipl.-Ing. (BA)

Wintersemester 2009Berufsakademie Stuttgart

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BA/Uni

StuttgartDaimlerChrysler

Stuttgart

San Jose State University

San Jose

Uni

Tübingen

Lawrence Berkeley N. Lab.

BerkeleyRTNA DaimlerChryler

Palo Alto

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Das Wichtigste zuerst:

• Note wird aus einer schriftlichen Klausur am Semesterende ermittelt.

• Vorlesungsbegleitende Übungen sind Aufgaben im Klausurstil.

• Hilfsmittel für die Klausur: nicht-programmierbarer Taschenrechner

• Skript + diese Folien zu finden unter

http://www.ba-stuttgart.de/~sgehrig/lectures/index.html

• Zur Diskussion: Vortrag in ?-er-Gruppen über ein BV-Thema mit 20% Anteil an der Endnote

• Mögliche Themen: Bildcodierung, Videocodierung, Stereo, Optischer Fluss, Klassifikation, Applikationen, ….

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-Termine:

Am 14.10.09 fällt die Vorlesung aus

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• Überblick

• Einführung in die digitale Bildverarbeitung

• Bilderfassung

• Bildübertragung/-speicherung/-formate

• Bildvorverarbeitung (Image processing)

• Signaltheoretische Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung

• Bildverbesserung

• Bildanalyse/Merkmalsextraktion (Computer Vision)

• Konturen

• Morphologische Methoden

• Korrespondenzanalyse

• Klassifikation

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Welche Ziele hat diese Vorlesung?

• Vermittlung der Grundlagen der Bildverarbeitung.• Befähigung zur Einschätzung von Problemen, die mit Methoden der BVgelöst werden können.• In der Bildverarbeitung sind Forschung und Anwendung noch nahebeieinander, deswegen wird eine Befähigung zum Lesen weiterführender(Forschungs-)Literatur vermittelt, was ein mathematisches Grundgerüsteinschliesst.

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Websites

http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/

Topic collection of Computer Vision (for teaching)

http://www.dai.ed.ac.uk/HIPR2

Tutorial to try image operators online

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html

Computer Vision Home Page of Carnegie Mellon University (Links tolots of other vision resources)

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Bildverarbeitung: Unterscheidung

A) Image Processing: Bild => Bild (Bildvorverarbeitung, Bildverbesserung)B) Image Analysis/Computer Vision Bild => extrahierte Information

Anwendungen:

A) Bildverbesserung

=> Bildgebende Verfahren der Medizin (Tomographie, Radiologie,...)- Reduktion von Rauschen- Bilddatenkompression- Filterung- Kontrastverbesserung

=> Bildrestaurierung- Entfernen von Kratzern ....

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B) Extraktion symbolischer Information

- Qualitätskontrolle- Lesen handgeschriebener Texte- Robotik, Automatisierung- Überwachungsanlagen- automatische Auswertung med. Bilder- Kriminalistik (Fingerabdrücke) .....- Archäologie (automatische Auswertung von Luftbildern)- Militärische Anwendungen (Objekte verfolgen)- Zugangskontrolle (Erkennen von Gesichtern)

=> in allen Bereichen des täglichen Lebens, insbesondere bei Aufgaben- wie monotone Sehaufgaben- bei denen der Mensch nicht präzise genug ist- bei denen der Mensch zu teuer ist

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Ablauf in einem Bildverarbeitungssystem

Bildaufnahme Diskretisierung Bildverbesserung

Segmentierung Merkmalsextraktion Klassifikation/Interpretation

Ergebnis

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Die CMOS Kamera

• Die gleichen Sensorelemente wie eine CCD

• Jeder Fotosensor hat seinen eigenen Verstärker (mehr Rauschen, geringere Sensitivität)

• Standard CMOS Technologie (intelligente Pixel)

Foveon4k x 4k Sensor0.18µ Prozeß70M transistoren

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Vergleich CCD - CMOS

• reife Technologie

• spezielle Technologie

• hohe Herstellungskosten

• hoher Stromverbrauch

• hohe Füllrate

• Blooming

• sequentielles Auslesen

• neue Technologie

• standard IC Technologie

• billig

• geringer Stromverbrauch

• geringe Empfindlichkeit

• Einzelpixelverstärkung

• random Pixel Zugriff

• Smart Pixel

• OnChip Komponentenintegration

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Farbkameras

Hauptsächlich 2 Typen:

• Prisma mit 3 Sensoren

• Filter Mosaik (Bayer-Pattern)

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Prisma Farbkamera

Teile das Licht in 3 Strahlen auf

SENSOR

SENSOR

SENSOR

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Filter Mosaik

Filter wird direkt auf Sensor aufgebracht

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Leuchtdichte (W/sr/m2/nm)

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Bestrahlungsstärke

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Geometrische Optik

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Bildspeicherung

Bilder können in vielen Formaten auf Datenträgern abgespeichert werden:

♦ als Matrixdaten

- Rohdaten- verlustfrei komprimiert- verlustbehaftet komprimiert

♦ als Vektordaten (nur selten als Output von bildgebenden Elementen)=> Computer-Grafik

♦Rohdaten:

-pnm (Portable Any Maps)- tiff (Tagged Image File Format)

♦Komprimierte Daten:

- jpeg, - mpeg bei Digitalkameras

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Bildübertragung/-digitalisierung im Rechner

♦Meist Rohdatenübertragung

♦Bei Analogsignalen Digitalisierung im Rechner

Framegrabber (analog/digital) empfängt Datenstrom des Sensors, (digitalisiert)und stellt die (Roh-)bilder dem Rechner im Speicher (über geeigneten Bus) zurVerfügung.

=> hier startet die Bildverarbeitung!!!