15.1.09
Die Vorgehensweise der Bildverarbeitung
Bilderfassung --> Bildvorverarbeitung --> Segmentierung --> Merkmalsextraktion --> Klassifikation
Segmentierung-Einteilung in Bereiche z.B. Vorder und Hintergrund, Bereiche gleichartiger Bedeutung, Bereiche die in Zusammenhang stehen.
Segmentierung nach Eigenschaften -> Helligkeit oder Farbe oder Textur
________________________________
-> Textur (Streuung, Kontrast, Gradient)
(Streifen Wald auf Satellitenbild, Feld auf Satellitenbild)
-Streuung: z.B. Standardabweichung (bei Tönnies nachlesen)
-Kontrast am Pkt. *
----------------
| | | | | |
----------------
| |10| 8 | 2| |
----------------
| |11|15*| 3| |
----------------
| |7 |10 | 4 | |
----------------
| | | | | |
----------------
| | | | | |
----------------
Kontrast*=(imax-imin)/(imax+imin)
Kontrast*=(15-2)/(15+2)=13/17
-Gradient: wo ist der Bereich der Stärksten Veränderung? Schätzung über Sobel-Operator-Betrag
z.B.Wasserwellen
Sobel und Laplace - Filter sind Richtungsgebunden !!
Sementierung nach Methoden -> Region-Labeling oder HOmogenität oder Diskontinuität
__________________________
->Region-Labeling
z.B. Graustufenwerten in einem bestimmten Bereich bekommen best. Wert zugeordnet
oder Regionen in denen Pixel gleiche Eigenschaften besitzen bekommen einen bestimmten Wert.
->HOmogenität-> Baumorientiert - Graphenorientiert
-Baumorientiert
Split and Merge
-Graphenorientiert
->Diskontinuität
-Linien zu finden, die, wenn sie geschlossen sind eine Region, ein Segment abgrenzen
-Wasserscheidentransformation
-Cany-Edge-Operator(Richtungsunabhängig)
-Nulldurchgänge
Fragen zum nächsten mal:
Filter zur Bildvorbereitung-Filter zur Segmentierung
Was war die Faltung ?
Segmentierung nach Textur ?
Und noch einige Fragen zum Coloquium :-). Ich habe einen Vorschlag vorbereitet.
Mittwoch, 21. Januar 2009
Dienstag, 6. Januar 2009
Bilderkennung Kurzprotokoll 10./18.12.08
10.12.2008
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Neuer Ansatz von IBM mit Agenten:
siehe Grafik bilderkennung_agenten_3.png http:\\wikis.really-nice-research.de --> CCC
18.12.08
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2 Arten von Rauschen: weißes Rauschen und ??? was ist das 2.
Hier ist bedarf einer kurzen Wiederholung am 8.1 :-).
( weiß=FF,Schwarz =00)
Erode & Dilate
Dilate ( weiß waechst, da x eins wird sobald einer der umliegenden Punkte eins sind OR)
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| 1 | 1 | 1 |
----------
| 1 | x | 1 | OR
----------
| 1 | 1 | 1 |
----------
Erode ( weiß schrumpft, da x nur eins wird wenn ALLE der umliegenden Punkte eins sind AND)
----------
| 1 | 1 | 1 |
----------
| 1 | x | 1 | AND
----------
| 1 | 1 | 1 |
----------
Shrink (siehe Erode)
--------- -
| | 1 | |
----------
| 1 | x | 1 | AND
----------
| | 1 | |
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Grow (siehe Dilate)
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| | 1 | |
----------
| 1 | x | 1 | OR
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| | 1 | |
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Was ist der Unterschied zwischen Erode und Shrink bzw.
zwischen Dilate and Grow ? Ist das nicht das Gleiche nur mit anderer Matrix??
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Neuer Ansatz von IBM mit Agenten:
siehe Grafik bilderkennung_agenten_3.png http:\\wikis.really-nice-research.de --> CCC
18.12.08
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2 Arten von Rauschen: weißes Rauschen und ??? was ist das 2.
Hier ist bedarf einer kurzen Wiederholung am 8.1 :-).
( weiß=FF,Schwarz =00)
Erode & Dilate
Dilate ( weiß waechst, da x eins wird sobald einer der umliegenden Punkte eins sind OR)
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| 1 | x | 1 | OR
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Erode ( weiß schrumpft, da x nur eins wird wenn ALLE der umliegenden Punkte eins sind AND)
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| 1 | x | 1 | AND
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Shrink (siehe Erode)
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| 1 | x | 1 | AND
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Grow (siehe Dilate)
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| 1 | x | 1 | OR
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Was ist der Unterschied zwischen Erode und Shrink bzw.
zwischen Dilate and Grow ? Ist das nicht das Gleiche nur mit anderer Matrix??
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