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!!!