Bilderkennung (Kurzprotokoll der Veranstalltungen)

Kleine Imlab-Kunde

Imlab starten-

File->open-> Skyline Bild öffnen
Process-> Color Components - > Split Components
Aus dem Farb Bild werden Graustufen -Bilder erstellt.
Die Grau-Werte der einzellnen Bilder entsprechen der Farbintensität der
einzelnen R/G/B (Rot/Grün/Blau) Farben.

Matrix-Symbol (links neben 3D Symbol) -> öffnet eine Matrix in der für jedes Pixel der jeweilige Farbwert in HEx gelistet ist.

Wird diese Matrix für das Farbbild erstellt, werden für jedes Pixel die RGB Werte (3 Werte/ Pixel) gelistet.

View -> New Histogram: zeigt die Farbverteilung der Diagramm
Einsatz: ???? Hier war was mit Center Window/ Röntenaufnahmen ist noch unklar!!!

Process -> Size -> Crop: Schneidet definierten Bereich aus
Process -> Size -> insert: fügt definierten Bereich aus einem Bild in ein anderes ein

Effekte:
Process -> Geometrik ->Interlace Split: entfernt jede 2.horizontale Zeile
Process -> Geometric -> Radial: Bild wird vom Mittelpunkt aus "gerundet
Process -> Geometric -> swirl : Um den Mittelpunkt "verswirlen"
Process -> Geometric -> Flip : vertikal Spiegeln
Process -> Geometric -> Miror : Horizontal Spiegeln

Arithm. Operationen:
Process -> Arithmetik (unary): Verändern der Pixelwerte durch Math. Funktionen (Sqrt,Invert.,Log...)
Process -> Arithmetik : Pixelwerte von 2 Bildern arithm. verknüpfen ( addieren, subtr., mult....)
Process -> Arithmetik (const): Verändern der Pixelwerte durch Rechenoperationen mit Konstanten

Bei allen Arithmetischen operationen ist unbedingt auf Mathematische Regeln zu Achten !!
z.B. Ein Teilen durch 0 ist unbedingt zu verhindern.
Sollen 2 Bilder durch math. operationen verknüft werden,müssen Sie im gleichen Farbraum definiert
sein. (Image -> Color Space->...)

Filter:
Process -> Convolve Kernel ->Laplacien 5x5: Filter zur Kantenhervorhebung schmale Kanten
Process -> Convolve Kernel ->Laplacien 7x7: Filter zur Kantenhervorhebung breite Kanten

Noch offen bzw. unklar:
Process -> Treshold -> difusion Error:
Process -> Histogramm -> Equalization
Process -> Histogramm -> Expasion
Process -> Render : Alle Pixel auf einen wert setzen ?!?!
Process -> Geometric -> Interlace Split Trennung gerade ungerade Zeilen/Reduktion des Umfangs/Durch Subtr. der beiden Bilden

Vergrößern:
Eine Möglichkeit der Vergrößerung ist die lineare Interpolation

Dabei werden die neuen Pixel durch Mittelwertbildung der Nachbarpixel ermittelt.
einfach bei Vergrößerungen mit Faktor 2, Problematisch bei Faktor 3,5,7 o.ä.

Beispiel:
-------------- ---------------
|250| |200| |250|225|200|
-------------- ---------------
| | | | |225|200|175|
-------------- ---------------
|200| |150| |200|175|150|
-------------- ---------------

Eine weitere Methode der Vergrößerung ist die Kubische Interpolation
Durch die Kubische Interpolation werden "harte Übergänge vermieden".


Reduzieren
Bei der Reduktion wird z.B. der Mittelwerte der angrenzenden Pixel berechnet:

Beispiel
---------
|250|150| -----
--------- |200|
|150|250| -----
---------


Offene FRAGEN !!!

Einsatz/Verwendung:
-Process -> Treshold -> difusion Error
Ist das die 2 Dimensionale Faltung

-Bild in SW wandeln als "Maske", dann Arithmetisch zum Farbbild addieren.
Übrig bleiben nur relevante Bereiche. Wie haben wir das gemacht ??