Digitale Bildverarbeitung: eine Einführung mit Java und ImageJ ; mit 16 Tabellen
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2006
|
| Ausgabe: | 2., überarb. Aufl. |
| Schriftenreihe: | X.media.press
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| Schlagworte: | |
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| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (XX, 514 S.) Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783540309413 |
| DOI: | 10.1007/3-540-30941-1 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Crunching Pixels 1
1.1 Programmieren mit Bildern 2
1.2 Bildanalyse und ,,intelligente Verfahren 3
2 Digitale Bilder 5
2.1 Arten von digitalen Bildern 5
2.2 Bildaufnahme 5
2.2.1 Das Modell der Lochkamera 5
2.2.2 Die ,,dünne Linse 8
2.2.3 Übergang zum Digitalbild 9
2.2.4 BildgroBe und Auflosung 10
2.2.5 Bildkoordinaten 11
2.2.6 Pixelwerte 12
2.3 Dateiformate für Bilder 14
2.3.1 Ráster vs. Vektordaten 15
2.3.2 Tagged Image File Format (TIFF) 15
2.3.3 Graphics Interchange Format (GIF) 16
2.3.4 Portable Network Graphics (PNG) 17
2.3.5 JPEG 17
2.3.6 Windows Bitmap (BMP) 21
2.3.7 Portable Bitmap Format (PBM) 21
2.3.8 Weitere Dateiformate 22
2.3.9 Bits und Bytes 22
2.4 Aufgaben 24
3 ImageJ 27
3.1 Software für digitale Bilder 28
3.1.1 Software zur Bildbearbeitung 28
3.1.2 Software zur Bildverarbeitung 28
3.2 Eigenschaften von ImageJ 28
3.2.1 Features 29
3.2.2 Fertige Werkzeuge 30
3.2.3 ImageJ Plugins 31
3.2.4 Beispiel Plugin: ,,inverter 32
3.3 Weitere Informationen zu ImageJ und Java 35
3.3.1 Ressourcen für ImageJ 35
3.3.2 Programmieren mit Java 35
3.4 Aufgaben 36
4 Histogramme 39
4.1 Was ist ein Histogramm? 39
4.2 Was ist aus Histogrammen abzulesen? 41
4.2.1 Eigenschaften der Bildaufnahme 41
4.2.2 Bildfehler 43
4.3 Berechnung von Histogrammen 46
4.4 Histogramme für Bilder mit mehr ais 8 Bit 48
4.4.1 Binning 48
4.4.2 Beispiel 48
4.4.3 Implementierung 49
4.5 Histogramme von Farbbildern 49
4.5.1 Luminanzhistogramm 49
4.5.2 Histogramme der Farbkomponenten 50
4.5.3 Kombinierte Farbhistogramme 50
4.6 Das kumulative Histogramm 52
4.7 Aufgaben 52
5 Punktoperationen 55
5.1 Ánderung der Bildintensitat 56
5.1.1 Kontrast und Helligkeit 56
5.1.2 Beschránkung der Ergebniswerte (clamping) 56
5.1.3 Invertieren von Bildern 57
5.1.4 Schwellwertoperation (tresholding) 57
5.2 Punktoperationen und Histogramme 58
5.3 Automatische Kontrastanpassung 59
5.4 Linearer Histogrammausgleich 61
5.5 Histogrammanpassung 65
5.5.1 Háufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten 65
5.5.2 Prinzip der Histogrammanpassung 66
5.5.3 Stückweise lineare Referenzverteilung 67
5.5.4 Anpassung an ein konkretes Histogamm 68
5.5.5 Beispiele 70
5.6 Gammakorrektur 74
5.6.1 Warum Gamma? 74
5.6.2 Die Gammafunktion 75
5.6.3 Reale Gammawerte 76
5.6.4 Anwendung der Gammakorrektur 77
5.6.5 Implementierung 78
5.6.6 Modifizierte Gammafunktion 78
5.7 Punktoperationen in ImageJ 81
5.7.1 Punktoperationen mit Lookup Tabellen 81
5.7.2 Arithmetische Standardoperationen 82
5.7.3 Punktoperationen mit mehreren Bildern 83
5.7.4 ImageJ Plugins für mehrere Bilder 84
5.8 Aufgaben 85
6 Filter 89
6.1 Was ist ein Filter? 89
6.2 Lineare Filter 91
6.2.1 Die Filtermatrix 91
6.2.2 Anwendung des Filters 92
6.2.3 Berechnung der Filteroperation 93
6.2.4 Beispiele für Filter Plugins 94
6.2.5 Ganzzahlige Koeffizienten 95
6.2.6 Filter beliebiger Grofie 97
6.2.7 Arten von linearen Filtern 98
6.3 Fórmale Eigenschaften linearer Filter 101
6.3.1 Lineare Faltung 101
6.3.2 Eigenschaften der linearen Faltung 102
6.3.3 Separierbarkeit von Filtern 103
6.3.4 Impulsantwort eines Filters 105
6.4 Nichtlineare Filter 106
6.4.1 Mínimum und Maximum Filter 107
6.4.2 Medianfilter 108
6.4.3 Das gewichtete Medianfilter 109
6.4.4 Andere nichtlineare Filter 111
6.5 Implementierung von Filtern 112
6.5.1 Effizienz von Filterprogrammen 112
6.5.2 Behandlung der Bildránder 113
6.6 Filteroperationen in ImageJ 113
6.6.1 Lineare Filter 113
6.6.2 Gaufi Filter 115
6.6.3 Nichtlineare Filter 115
6.7 Aufgaben 115
7 Kanten und Konturen 117
7.1 Wie entsteht eine Kante? 117
7.2 Gradienten basierte Kantendetektion 118
7.2.1 Partidle Ableitung und Gradient 119
7.2.2 Ableitungsfilter 120
7.3 Filter zur Kantendetektion 120
7.3.1 Prewitt und Sobel Operator 120
7.3.2 Roberts Operator 123
7.3.3 Kompass Operatoren 124
7.3.4 Kantenoperatoren in ImageJ 125
7.4 Weitere Kantenoperatoren 125
7.4.1 Kantendctektion mit zweiten Ableitungen 125
7.4.2 Kanten auf verschiedenen Skalenebenen 126
7.4.3 Canny Filter 126
7.5 Von Kanten zu Konturen 128
7.5.1 Konturen verfolgen 128
7.5.2 Kantenbilder 129
7.6 Kantenschárfung 129
7.6.1 Kantenschárfung mit dem Laplace Filter 130
7.6.2 Unscharfe Maskierung (unsharp masking) 132
7.7 Aufgaben 136
8 Auffinden von Eckpunkten 139
8.1 ,,Points of interest 139
8.2 Harris Detektor 140
8.2.1 Lokale Strukturmatrix 140
8.2.2 Córner Response Function (CRF) 141
8.2.3 Bestimmung der Eckpunkte 142
8.2.4 Beispiele 142
8.3 Implementierung 142
8.3.1 Schritt 1 Berechnung der córner response
function 143
8.3.2 Schritt 2 Bestimmung der Eckpunkte 148
8.3.3 Anzeigen der Eckpunkte 151
8.3.4 Zusammenfassung 152
8.4 Aufgaben 153
9 Detektion einfacher Kurven 155
9.1 Auffallige Strukturen 155
9.2 Hough Transformation 156
9.2.1 Parameterraum 157
9.2.2 Akkumulator Array 159
9.2.3 Eine bessere Geradenparametrisierung 159
9.3 Implementierung der Hough Transformation 160
9.3.1 Füllen des Akkumulator Arrays 161
9.3.2 Auswertung des Akkumulator Arrays 163
9.3.3 Erweiterungen der Hough Transformation 164
9.4 Hough Transformation für Kreise und Ellipsen 167
9.4.1 Kreise und Kreisbogen 167
9.4.2 Ellipsen 168
9.5 Aufgaben 169
10 Morphologische Filter 171
10.1 Schrumpfen und wachsen lassen 172
10.1.1 Nachbarschaft von Bildelementen 173
10.2 Morphologische Grundoperationen 174
10.2.1 Das Strukturelement 174
10.2.2 Punktmengen 174
10.2.3 Dilation 175
10.2.4 Erosión 176
10.2.5 Eigenschaften von Dilation und Erosión 176
10.2.6 Design morphologischer Filter 177
10.2.7 Anwendungsbeispiel: Outline 178
10.3 Zusammengesetzte Operationen 179
10.3.1 Opening 179
10.3.2 Closing 182
10.3.3 Eigenschaften von Opening und Closing 182
10.4 Morphologische Filter für Grauwert und Farbbilder .... 182
10.4.1 Strukturelemente 183
10.4.2 Grauwert Dilation und Erosión 184
10.4.3 Grauwert Opening und Closing 185
10.5 Implementierung morphologischer Filter 186
10.5.1 Binare Bilder in ImageJ 186
10.5.2 Dilation und Erosión 187
10.5.3 Opening und Closing 189
10.5.4 Outline 190
10.5.5 Morphologische Operationen in ImageJ 190
10.6 Aufgaben 192
11 Regionen in Binarbildern 195
11.1 Auffinden von Bildregionen 196
11.1.1 Regionenmarkierung durch Flood Filling 196
11.1.2 Sequentielle Regionenmarkierung 200
11.1.3 Regionenmarkierung Zusammenfassung 206
11.2 Konturen von Regionen 206
11.2.1 Áufiere und innere Konturen 206
11.2.2 Kombinierte Regionenmarkierung und
Konturfmdung 208
11.2.3 Implementierung 209
11.2.4 Beispiele 212
11.3 Reprasentation von Bildregionen 214
11.3.1 Matrix Reprasentation 214
11.3.2 Lauflangenkodierung 214
11.3.3 Chain Codes 215
11.4 Eigenschaften binárer Bildregionen 218
11.4.1 Formmerkmale (Features) 218
11.4.2 Geometrische Eigenschaften 219
11.4.3 Statistische Formeigenschaften 222
11.4.4 Momentenbasierte geometrische Merkmale 224
11.4.5 Projektionen 228
11.4.6 Topologische Merkmale 229
11.5 Aufgaben 229
12 Farbbilder 233
12.1 RGB Farbbilder 233
12.1.1 Aufbau von Farbbildern 235
12.1.2 Farbbilder in ImageJ 237
12.2 Farbráume und Farbkonversion 248
12.2.1 Umwandlung in Grauwertbilder 249
12.2.2 Desaturierung von Farbbildern 251
12.2.3 HSV/HSB und HLS Farbraum 253
12.2.4 TV Komponentenfarbráume YUV, YIQ und
YC6Cr 262
12.2.5 Farbráume für den Druck CMY und CMYK ... 266
12.3 Colorimetrische Farbráume 270
12.3.1 CIE Farbraume 271
12.3.2 CIÉ L*a*b* 276
12.3.3 sRGB 278
12.3.4 Adobe RGB 282
12.3.5 Farben und Farbráume in Java 283
12.4 Statistiken von Farbbildern 288
12.4.1 Wie viele Farben enthált ein Bild? 288
12.4.2 Histogramme 288
12.5 Farbquantisierung 289
12.5.1 Skalare Farbquantisierung 292
12.5.2 Vektorquantisierung 293
12.6 Aufgaben 297
13 Einführung in Spektraltechniken 299
13.1 Die Fouriertransformation 300
13.1.1 Sinus und Kosinusfunktionen 300
13.1.2 Fourierreihen ais Darstellung periodischer
Funktionen 303
13.1.3 Fourierintegral 304
13.1.4 Fourierspektrum und transformation 305
13.1.5 Fourier Transformationspaare 306
13.1.6 Wichtige Eigenschaften der Fouriertransformation 307
13.2 Ubergang zu diskreten Signalen 311
13.2.1 Abtastung 311
13.2.2 Diskrete und periodische Funktionen 317
13.3 Die diskrete Fouriertransformation (DFT) 317
13.3.1 Definition der DFT 319
13.3.2 Diskrete Basisfunktionen 320
13.3.3 Schon wieder Aliasing! 321
13.3.4 Einheiten im Orts und Spektralraum 324
13.3.5 Das Leistungsspektrum 326
13.4 Implementierung der DFT 326
13.4.1 Direkte Implementierung 326
13.4.2 Fast Fourier Transform (FFT) 328
13.5 Aufgaben 329
14 Diskrete Fouriertransformation in 2D 331
14.1 Definition der 2D DFT 331
14.1.1 2D Basisfunktionen 332
14.1.2 Implementierung der zweidimensionalen DFT .... 332
14.2 Darstellung der Fouriertransformierten in 2D 333
14.2.1 Wertebereich 333
14.2.2 Zentrierte Darstellung 336
14.3 Frequenzen und Orientierung in 2D 337
14.3.1 Effektive Frequenz 337
14.3.2 Frequenzlimits und Aliasing in 2D 338
14.3.3 Orientierung 338
14.3.4 Geometrische Korrektur des 2D Spektrums 339
14.3.5 Auswirkungen der Periodizitát 340
14.3.6 Wíndowing 340
14.3.7 Fensterfunktionen 342
14.4 Beispiele für Fouriertransformierte in 2D 347
14.4.1 Skalierung 347
14.4.2 Periodische Bildmuster 347
14.4.3 Drehung 347
14.4.4 Gerichtete, lángliche Strukturen 347
14.4.5 Natürliche Bilder 347
14.4.6 Druckraster 347
14.5 Anwendungen der DFT 351
14.5.1 Lineare Filteroperationen im Spektralraum 351
14.5.2 Lineare Faltung und Korrelation 352
14.5.3 Inverse Filter 353
14.6 Aufgaben 354
15 Die diskrete Kosinustransformation (DCT) 355
15.1 Eindimensionale DCT 355
15.1.1 Basisfunktionen der DCT 356
15.1.2 Implementierung der eindimensionalen DCT 356
15.2 Zweidimensionale DCT 358
15.2.1 Separierbarkeit 359
15.2.2 Beispiele 359
15.3 Andere Spektraltransformationen 359
15.4 Aufgaben 361
16 Geometrische Bildoperationen 363
16.1 2D Koordinatentransformation 364
16.1.1 Einfache Abbildungen 365
16.1.2 Homogene Koordinaten 365
16.1.3 Affine Abbildung (Dreipunkt Abbildung) 366
16.1.4 Projektive Abbildung (Vierpunkt Abbildung) .... 367
16.1.5 Bilineare Abbildung 372
16.1.6 Weitere nichtlineare Bildverzerrungen 373
16.1.7 Lokale Transformationen 376
16.2 Resampling 377
16.2.1 Source to Target Mapping 378
16.2.2 Target to Source Mapping 378
16.3 Interpolation 379
16.3.1 Einfache Interpolationsverfahren 380
16.3.2 Idéale Interpolation 380
16.3.3 Interpolation durch Faltung 383
16.3.4 Kubische Interpolation 383
16.3.5 Lanczos Interpolation 385
16.3.6 Interpolation in 2D 386
16.3.7 Aliasing 392
16.4 Java Implementierung 395
16.4.1 Geometrische Abbildungen 396
16.4.2 Pixel Interpolation 405
16.4.3 Anwendungsbeispiele 408
16.5 Aufgaben 410
17 Bildvergleich 411
17.1 Témplate Matching in Intensitátsbildern 412
17.1.1 Abstand zwischen Bildmustern 413
17.1.2 Umgang mit Drehungen und Grófienánderungen .. 420
17.1.3 Implementierung 420
17.2 Vergleich von Binárbildern 420
17.2.1 Direkter Vergleich von Binárbildern 421
17.2.2 Die Distanztransformation 423
17.2.3 Chamfer Matching 426
17.3 Aufgaben 430
A Mathematische Notation 431
A.l Haufig verwendete Symbole 431
A.2 Komplexe Zahlen C 433
A.3 Algorithmische Komplexitat und 0 Notation 434
B Java Notizen 435
B.l Arithmetik 435
B.l.l Ganzzahlige División 435
B.l.2 Modulo Operator 437
B.1.3 Unsigned Bytes 437
B.1.4 Mathematische Funktionen (Math Klasse) 438
B.1.5 Runden 439
B.1.6 Inverse Tangensfunktion 439
B.1.7 Float und Double (Klassen) 439
B.2 Arrays in Java 440
B.2.1 Arrays erzeugen 440
B.2.2 GróBe von Arrays 440
B.2.3 Zugriff auf Array Elemente 441
B.2.4 Zweidimensionale Arrays 441
C ImageJ Kurzreferenz 445
C.l Installation und Setup 445
C.2 ImageJ API 447
C.2.1 Bilder 447
C.2.2 Bildprozessoren 447
C.2.3 Plugins 448
C.2.4 GUI Klassen 449
C.2.5 Window Management 450
C.2.6 Utility Klassen 450
C.2.7 Input Output 450
C.3 Bilder und Bildfolgen erzeugen 450
C.3.1 ImagePlus (Klasse) 450
C.3.2 ImageStack (Klasse) 451
C.3.3 Newlmage (Klasse) 451
C.3.4 ImageProcessor (Klasse) 452
C.4 Bildprozessoren erzeugen 452
C.4.1 ImageProcessor (Klasse) 452
C.4.2 ByteProcessor (Klasse) 452
C.4.3 ColorProcessor (Klasse) 452
C.4.4 FloatProcessor (Klasse) 453
C.4.5 ShortProcessor (Klasse) 453
C.5 Bildparameter 454
C.5.1 ImageProcessor (Klasse) 454
C.6 Zugriff auf Pixel 454
C.6.1 ImageProcessor (Klasse) 454
C.7 Konvertieren von Bildern 457
C.7.1 ImageProcessor (Klasse) 457
C.7.2 ImagePlus, ImageConverter (Klassen) 458
C.8 Histogramme und Bildstatistiken 458
C.8.1 ImageProcessor (Klasse) 458
C.9 Punktoperationen 459
C.9.1 ImageProcessor (Klasse) 459
C.9.2 Blitter (Interface) 460
CIO Filter 461
C.10.1 ImageProcessor (Klasse) 461
C.ll Geometrische Operationen 461
C.ll.l ImageProcessor (Klasse) 461
C.12 Grafische Operationen in Bildern 462
C.12.1 ImageProcessor (Klasse) 462
C.13 Bilder darstellen 463
C.13.1 ImagePlus (Klasse) 463
C.14 Operationen auf Bildfolgen (Stacks) 464
C.14.1 ImagePlus (Klasse) 464
C.14.2 ImageStack (Klasse) 464
C.14.3 Stack Beispiel 465
C.15 Región of Interest (ROÍ) 469
C.15.1 ImageProcessor (Klasse) 469
C.15.2 ImageStack (Klasse) 469
C.15.3 ImagePlus (Klasse) 470
C.15.4 Roí, Line, OvalRoi, PolygonRoi (Klassen) 470
C.16 Image Properties 471
C.16.1 ImagePlus (Klasse) 471
C.17 Interaktion 471
C.17.1 IJ (Klasse) 471
C.17.2 ImageProcessor (Klasse) 473
C.17.3 GenericDialog (Klasse) 473
C.18 Plugins 474
C.18.1 Plugln (Interface) 474
C.18.2 PluglnFilter (Interface) 474
C.18.3 Plugins ausführen IJ (Klasse) 476
C.19 Window Management 476
C.19.1 WindowManager (Klasse) 476
C.20 Weitere Funktionen 477
C.20.1 ImagePlus (Klasse) 477
C.20.2 IJ (Klasse) 477
D Source Code 479
D.l Harris Córner Detector 480
D.l.l File Comer.java 480
D.l.2 File HarrisCornerDetector. java 481
D.l.3 File HarrisCornerPlugin_. java 485
D.2 Kombinierte Regionenmarkierung Konturverfolgung .... 487
D.2.1 File ContourTracingPlugin.. java 487
D.2.2 File Node. java 488
D.2.3 File Contour. java 488
D.2.4 File OuterContour. java 489
D.2.5 File InnerContour.java 490
D.2.6 File ContourSet.java 490
D.2.7 File ContourTracer. java 492
D.2.8 File ContourOverlay. java 495
Literaturverzeichnis 497
Sachverzeichnis 503
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Inhaltsverzeichnis
1 Crunching Pixels 1
1.1 Programmieren mit Bildern 2
1.2 Bildanalyse und ,,intelligente" Verfahren 3
2 Digitale Bilder 5
2.1 Arten von digitalen Bildern 5
2.2 Bildaufnahme 5
2.2.1 Das Modell der Lochkamera 5
2.2.2 Die ,,dünne" Linse 8
2.2.3 Übergang zum Digitalbild 9
2.2.4 BildgroBe und Auflosung 10
2.2.5 Bildkoordinaten 11
2.2.6 Pixelwerte 12
2.3 Dateiformate für Bilder 14
2.3.1 Ráster vs. Vektordaten 15
2.3.2 Tagged Image File Format (TIFF) 15
2.3.3 Graphics Interchange Format (GIF) 16
2.3.4 Portable Network Graphics (PNG) 17
2.3.5 JPEG 17
2.3.6 Windows Bitmap (BMP) 21
2.3.7 Portable Bitmap Format (PBM) 21
2.3.8 Weitere Dateiformate 22
2.3.9 Bits und Bytes 22
2.4 Aufgaben 24
3 ImageJ 27
3.1 Software für digitale Bilder 28
3.1.1 Software zur Bildbearbeitung 28
3.1.2 Software zur Bildverarbeitung 28
3.2 Eigenschaften von ImageJ 28
3.2.1 Features 29
3.2.2 Fertige Werkzeuge 30
3.2.3 ImageJ Plugins 31
3.2.4 Beispiel Plugin: ,,inverter" 32
3.3 Weitere Informationen zu ImageJ und Java 35
3.3.1 Ressourcen für ImageJ 35
3.3.2 Programmieren mit Java 35
3.4 Aufgaben 36
4 Histogramme 39
4.1 Was ist ein Histogramm? 39
4.2 Was ist aus Histogrammen abzulesen? 41
4.2.1 Eigenschaften der Bildaufnahme 41
4.2.2 Bildfehler 43
4.3 Berechnung von Histogrammen 46
4.4 Histogramme für Bilder mit mehr ais 8 Bit 48
4.4.1 Binning 48
4.4.2 Beispiel 48
4.4.3 Implementierung 49
4.5 Histogramme von Farbbildern 49
4.5.1 Luminanzhistogramm 49
4.5.2 Histogramme der Farbkomponenten 50
4.5.3 Kombinierte Farbhistogramme 50
4.6 Das kumulative Histogramm 52
4.7 Aufgaben 52
5 Punktoperationen 55
5.1 Ánderung der Bildintensitat 56
5.1.1 Kontrast und Helligkeit 56
5.1.2 Beschránkung der Ergebniswerte (clamping) 56
5.1.3 Invertieren von Bildern 57
5.1.4 Schwellwertoperation (tresholding) 57
5.2 Punktoperationen und Histogramme 58
5.3 Automatische Kontrastanpassung 59
5.4 Linearer Histogrammausgleich 61
5.5 Histogrammanpassung 65
5.5.1 Háufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten 65
5.5.2 Prinzip der Histogrammanpassung 66
5.5.3 Stückweise lineare Referenzverteilung 67
5.5.4 Anpassung an ein konkretes Histogamm 68
5.5.5 Beispiele 70
5.6 Gammakorrektur 74
5.6.1 Warum Gamma? 74
5.6.2 Die Gammafunktion 75
5.6.3 Reale Gammawerte 76
5.6.4 Anwendung der Gammakorrektur 77
5.6.5 Implementierung 78
5.6.6 Modifizierte Gammafunktion 78
5.7 Punktoperationen in ImageJ 81
5.7.1 Punktoperationen mit Lookup Tabellen 81
5.7.2 Arithmetische Standardoperationen 82
5.7.3 Punktoperationen mit mehreren Bildern 83
5.7.4 ImageJ Plugins für mehrere Bilder 84
5.8 Aufgaben 85
6 Filter 89
6.1 Was ist ein Filter? 89
6.2 Lineare Filter 91
6.2.1 Die Filtermatrix 91
6.2.2 Anwendung des Filters 92
6.2.3 Berechnung der Filteroperation 93
6.2.4 Beispiele für Filter Plugins 94
6.2.5 Ganzzahlige Koeffizienten 95
6.2.6 Filter beliebiger Grofie 97
6.2.7 Arten von linearen Filtern 98
6.3 Fórmale Eigenschaften linearer Filter 101
6.3.1 Lineare Faltung 101
6.3.2 Eigenschaften der linearen Faltung 102
6.3.3 Separierbarkeit von Filtern 103
6.3.4 Impulsantwort eines Filters 105
6.4 Nichtlineare Filter 106
6.4.1 Mínimum und Maximum Filter 107
6.4.2 Medianfilter 108
6.4.3 Das gewichtete Medianfilter 109
6.4.4 Andere nichtlineare Filter 111
6.5 Implementierung von Filtern 112
6.5.1 Effizienz von Filterprogrammen 112
6.5.2 Behandlung der Bildránder 113
6.6 Filteroperationen in ImageJ 113
6.6.1 Lineare Filter 113
6.6.2 Gaufi Filter 115
6.6.3 Nichtlineare Filter 115
6.7 Aufgaben 115
7 Kanten und Konturen 117
7.1 Wie entsteht eine Kante? 117
7.2 Gradienten basierte Kantendetektion 118
7.2.1 Partidle Ableitung und Gradient 119
7.2.2 Ableitungsfilter 120
7.3 Filter zur Kantendetektion 120
7.3.1 Prewitt und Sobel Operator 120
7.3.2 Roberts Operator 123
7.3.3 Kompass Operatoren 124
7.3.4 Kantenoperatoren in ImageJ 125
7.4 Weitere Kantenoperatoren 125
7.4.1 Kantendctektion mit zweiten Ableitungen 125
7.4.2 Kanten auf verschiedenen Skalenebenen 126
7.4.3 Canny Filter 126
7.5 Von Kanten zu Konturen 128
7.5.1 Konturen verfolgen 128
7.5.2 Kantenbilder 129
7.6 Kantenschárfung 129
7.6.1 Kantenschárfung mit dem Laplace Filter 130
7.6.2 Unscharfe Maskierung (unsharp masking) 132
7.7 Aufgaben 136
8 Auffinden von Eckpunkten 139
8.1 ,,Points of interest" 139
8.2 Harris Detektor 140
8.2.1 Lokale Strukturmatrix 140
8.2.2 Córner Response Function (CRF) 141
8.2.3 Bestimmung der Eckpunkte 142
8.2.4 Beispiele 142
8.3 Implementierung 142
8.3.1 Schritt 1 Berechnung der córner response
function 143
8.3.2 Schritt 2 Bestimmung der Eckpunkte 148
8.3.3 Anzeigen der Eckpunkte 151
8.3.4 Zusammenfassung 152
8.4 Aufgaben 153
9 Detektion einfacher Kurven 155
9.1 Auffallige Strukturen 155
9.2 Hough Transformation 156
9.2.1 Parameterraum 157
9.2.2 Akkumulator Array 159
9.2.3 Eine bessere Geradenparametrisierung 159
9.3 Implementierung der Hough Transformation 160
9.3.1 Füllen des Akkumulator Arrays 161
9.3.2 Auswertung des Akkumulator Arrays 163
9.3.3 Erweiterungen der Hough Transformation 164
9.4 Hough Transformation für Kreise und Ellipsen 167
9.4.1 Kreise und Kreisbogen 167
9.4.2 Ellipsen 168
9.5 Aufgaben 169
10 Morphologische Filter 171
10.1 Schrumpfen und wachsen lassen 172
10.1.1 Nachbarschaft von Bildelementen 173
10.2 Morphologische Grundoperationen 174
10.2.1 Das Strukturelement 174
10.2.2 Punktmengen 174
10.2.3 Dilation 175
10.2.4 Erosión 176
10.2.5 Eigenschaften von Dilation und Erosión 176
10.2.6 Design morphologischer Filter 177
10.2.7 Anwendungsbeispiel: Outline 178
10.3 Zusammengesetzte Operationen 179
10.3.1 Opening 179
10.3.2 Closing 182
10.3.3 Eigenschaften von Opening und Closing 182
10.4 Morphologische Filter für Grauwert und Farbbilder . 182
10.4.1 Strukturelemente 183
10.4.2 Grauwert Dilation und Erosión 184
10.4.3 Grauwert Opening und Closing 185
10.5 Implementierung morphologischer Filter 186
10.5.1 Binare Bilder in ImageJ 186
10.5.2 Dilation und Erosión 187
10.5.3 Opening und Closing 189
10.5.4 Outline 190
10.5.5 Morphologische Operationen in ImageJ 190
10.6 Aufgaben 192
11 Regionen in Binarbildern 195
11.1 Auffinden von Bildregionen 196
11.1.1 Regionenmarkierung durch Flood Filling 196
11.1.2 Sequentielle Regionenmarkierung 200
11.1.3 Regionenmarkierung Zusammenfassung 206
11.2 Konturen von Regionen 206
11.2.1 Áufiere und innere Konturen 206
11.2.2 Kombinierte Regionenmarkierung und
Konturfmdung 208
11.2.3 Implementierung 209
11.2.4 Beispiele 212
11.3 Reprasentation von Bildregionen 214
11.3.1 Matrix Reprasentation 214
11.3.2 Lauflangenkodierung 214
11.3.3 Chain Codes 215
11.4 Eigenschaften binárer Bildregionen 218
11.4.1 Formmerkmale (Features) 218
11.4.2 Geometrische Eigenschaften 219
11.4.3 Statistische Formeigenschaften 222
11.4.4 Momentenbasierte geometrische Merkmale 224
11.4.5 Projektionen 228
11.4.6 Topologische Merkmale 229
11.5 Aufgaben 229
12 Farbbilder 233
12.1 RGB Farbbilder 233
12.1.1 Aufbau von Farbbildern 235
12.1.2 Farbbilder in ImageJ 237
12.2 Farbráume und Farbkonversion 248
12.2.1 Umwandlung in Grauwertbilder 249
12.2.2 Desaturierung von Farbbildern 251
12.2.3 HSV/HSB und HLS Farbraum 253
12.2.4 TV Komponentenfarbráume YUV, YIQ und
YC6Cr 262
12.2.5 Farbráume für den Druck CMY und CMYK . 266
12.3 Colorimetrische Farbráume 270
12.3.1 CIE Farbraume 271
12.3.2 CIÉ L*a*b* 276
12.3.3 sRGB 278
12.3.4 Adobe RGB 282
12.3.5 Farben und Farbráume in Java 283
12.4 Statistiken von Farbbildern 288
12.4.1 Wie viele Farben enthált ein Bild? 288
12.4.2 Histogramme 288
12.5 Farbquantisierung 289
12.5.1 Skalare Farbquantisierung 292
12.5.2 Vektorquantisierung 293
12.6 Aufgaben 297
13 Einführung in Spektraltechniken 299
13.1 Die Fouriertransformation 300
13.1.1 Sinus und Kosinusfunktionen 300
13.1.2 Fourierreihen ais Darstellung periodischer
Funktionen 303
13.1.3 Fourierintegral 304
13.1.4 Fourierspektrum und transformation 305
13.1.5 Fourier Transformationspaare 306
13.1.6 Wichtige Eigenschaften der Fouriertransformation 307
13.2 Ubergang zu diskreten Signalen 311
13.2.1 Abtastung 311
13.2.2 Diskrete und periodische Funktionen 317
13.3 Die diskrete Fouriertransformation (DFT) 317
13.3.1 Definition der DFT 319
13.3.2 Diskrete Basisfunktionen 320
13.3.3 Schon wieder Aliasing! 321
13.3.4 Einheiten im Orts und Spektralraum 324
13.3.5 Das Leistungsspektrum 326
13.4 Implementierung der DFT 326
13.4.1 Direkte Implementierung 326
13.4.2 Fast Fourier Transform (FFT) 328
13.5 Aufgaben 329
14 Diskrete Fouriertransformation in 2D 331
14.1 Definition der 2D DFT 331
14.1.1 2D Basisfunktionen 332
14.1.2 Implementierung der zweidimensionalen DFT . 332
14.2 Darstellung der Fouriertransformierten in 2D 333
14.2.1 Wertebereich 333
14.2.2 Zentrierte Darstellung 336
14.3 Frequenzen und Orientierung in 2D 337
14.3.1 Effektive Frequenz 337
14.3.2 Frequenzlimits und Aliasing in 2D 338
14.3.3 Orientierung 338
14.3.4 Geometrische Korrektur des 2D Spektrums 339
14.3.5 Auswirkungen der Periodizitát 340
14.3.6 Wíndowing 340
14.3.7 Fensterfunktionen 342
14.4 Beispiele für Fouriertransformierte in 2D 347
14.4.1 Skalierung 347
14.4.2 Periodische Bildmuster 347
14.4.3 Drehung 347
14.4.4 Gerichtete, lángliche Strukturen 347
14.4.5 Natürliche Bilder 347
14.4.6 Druckraster 347
14.5 Anwendungen der DFT 351
14.5.1 Lineare Filteroperationen im Spektralraum 351
14.5.2 Lineare Faltung und Korrelation 352
14.5.3 Inverse Filter 353
14.6 Aufgaben 354
15 Die diskrete Kosinustransformation (DCT) 355
15.1 Eindimensionale DCT 355
15.1.1 Basisfunktionen der DCT 356
15.1.2 Implementierung der eindimensionalen DCT 356
15.2 Zweidimensionale DCT 358
15.2.1 Separierbarkeit 359
15.2.2 Beispiele 359
15.3 Andere Spektraltransformationen 359
15.4 Aufgaben 361
16 Geometrische Bildoperationen 363
16.1 2D Koordinatentransformation 364
16.1.1 Einfache Abbildungen 365
16.1.2 Homogene Koordinaten 365
16.1.3 Affine Abbildung (Dreipunkt Abbildung) 366
16.1.4 Projektive Abbildung (Vierpunkt Abbildung) . 367
16.1.5 Bilineare Abbildung 372
16.1.6 Weitere nichtlineare Bildverzerrungen 373
16.1.7 Lokale Transformationen 376
16.2 Resampling 377
16.2.1 Source to Target Mapping 378
16.2.2 Target to Source Mapping 378
16.3 Interpolation 379
16.3.1 Einfache Interpolationsverfahren 380
16.3.2 Idéale Interpolation 380
16.3.3 Interpolation durch Faltung 383
16.3.4 Kubische Interpolation 383
16.3.5 Lanczos Interpolation 385
16.3.6 Interpolation in 2D 386
16.3.7 Aliasing 392
16.4 Java Implementierung 395
16.4.1 Geometrische Abbildungen 396
16.4.2 Pixel Interpolation 405
16.4.3 Anwendungsbeispiele 408
16.5 Aufgaben 410
17 Bildvergleich 411
17.1 Témplate Matching in Intensitátsbildern 412
17.1.1 Abstand zwischen Bildmustern 413
17.1.2 Umgang mit Drehungen und Grófienánderungen . 420
17.1.3 Implementierung 420
17.2 Vergleich von Binárbildern 420
17.2.1 Direkter Vergleich von Binárbildern 421
17.2.2 Die Distanztransformation 423
17.2.3 Chamfer Matching 426
17.3 Aufgaben 430
A Mathematische Notation 431
A.l Haufig verwendete Symbole 431
A.2 Komplexe Zahlen C 433
A.3 Algorithmische Komplexitat und 0 Notation 434
B Java Notizen 435
B.l Arithmetik 435
B.l.l Ganzzahlige División 435
B.l.2 Modulo Operator 437
B.1.3 Unsigned Bytes 437
B.1.4 Mathematische Funktionen (Math Klasse) 438
B.1.5 Runden 439
B.1.6 Inverse Tangensfunktion 439
B.1.7 Float und Double (Klassen) 439
B.2 Arrays in Java 440
B.2.1 Arrays erzeugen 440
B.2.2 GróBe von Arrays 440
B.2.3 Zugriff auf Array Elemente 441
B.2.4 Zweidimensionale Arrays 441
C ImageJ Kurzreferenz 445
C.l Installation und Setup 445
C.2 ImageJ API 447
C.2.1 Bilder 447
C.2.2 Bildprozessoren 447
C.2.3 Plugins 448
C.2.4 GUI Klassen 449
C.2.5 Window Management 450
C.2.6 Utility Klassen 450
C.2.7 Input Output 450
C.3 Bilder und Bildfolgen erzeugen 450
C.3.1 ImagePlus (Klasse) 450
C.3.2 ImageStack (Klasse) 451
C.3.3 Newlmage (Klasse) 451
C.3.4 ImageProcessor (Klasse) 452
C.4 Bildprozessoren erzeugen 452
C.4.1 ImageProcessor (Klasse) 452
C.4.2 ByteProcessor (Klasse) 452
C.4.3 ColorProcessor (Klasse) 452
C.4.4 FloatProcessor (Klasse) 453
C.4.5 ShortProcessor (Klasse) 453
C.5 Bildparameter 454
C.5.1 ImageProcessor (Klasse) 454
C.6 Zugriff auf Pixel 454
C.6.1 ImageProcessor (Klasse) 454
C.7 Konvertieren von Bildern 457
C.7.1 ImageProcessor (Klasse) 457
C.7.2 ImagePlus, ImageConverter (Klassen) 458
C.8 Histogramme und Bildstatistiken 458
C.8.1 ImageProcessor (Klasse) 458
C.9 Punktoperationen 459
C.9.1 ImageProcessor (Klasse) 459
C.9.2 Blitter (Interface) 460
CIO Filter 461
C.10.1 ImageProcessor (Klasse) 461
C.ll Geometrische Operationen 461
C.ll.l ImageProcessor (Klasse) 461
C.12 Grafische Operationen in Bildern 462
C.12.1 ImageProcessor (Klasse) 462
C.13 Bilder darstellen 463
C.13.1 ImagePlus (Klasse) 463
C.14 Operationen auf Bildfolgen (Stacks) 464
C.14.1 ImagePlus (Klasse) 464
C.14.2 ImageStack (Klasse) 464
C.14.3 Stack Beispiel 465
C.15 Región of Interest (ROÍ) 469
C.15.1 ImageProcessor (Klasse) 469
C.15.2 ImageStack (Klasse) 469
C.15.3 ImagePlus (Klasse) 470
C.15.4 Roí, Line, OvalRoi, PolygonRoi (Klassen) 470
C.16 Image Properties 471
C.16.1 ImagePlus (Klasse) 471
C.17 Interaktion 471
C.17.1 IJ (Klasse) 471
C.17.2 ImageProcessor (Klasse) 473
C.17.3 GenericDialog (Klasse) 473
C.18 Plugins 474
C.18.1 Plugln (Interface) 474
C.18.2 PluglnFilter (Interface) 474
C.18.3 Plugins ausführen IJ (Klasse) 476
C.19 Window Management 476
C.19.1 WindowManager (Klasse) 476
C.20 Weitere Funktionen 477
C.20.1 ImagePlus (Klasse) 477
C.20.2 IJ (Klasse) 477
D Source Code 479
D.l Harris Córner Detector 480
D.l.l File Comer.java 480
D.l.2 File HarrisCornerDetector. java 481
D.l.3 File HarrisCornerPlugin_. java 485
D.2 Kombinierte Regionenmarkierung Konturverfolgung . 487
D.2.1 File ContourTracingPlugin. java 487
D.2.2 File Node. java 488
D.2.3 File Contour. java 488
D.2.4 File OuterContour. java 489
D.2.5 File InnerContour.java 490
D.2.6 File ContourSet.java 490
D.2.7 File ContourTracer. java 492
D.2.8 File ContourOverlay. java 495
Literaturverzeichnis 497
Sachverzeichnis 503 |
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