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Informatik (Fach) / Computer Vision (Lektion)
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- Arten von kontrollierter Beleuchtung Auflicht Durchlicht indirekte Beleuchtung
- Auflicht Beleuchtung auf derselben Seite des Objektes wie die Kamera das Schattenproblem durch Einsatz von Ringlicht lösbar
- Durchlicht Objekt zwischen Lichtquelle und Kamera Silhouetten-Projektion bei nichttransparenten Objekten Umriss sichtbar; leichte Trennung von Objekt und Hintergrund. Durchleuchtung bei transparenten Objekten. Innere Struktur sichtbar,z.B. Detektion von Inhomogenitäten in Glas; Erkennung vonLufteinschlüssen in Aluminiumfelgen durch Röntgen-Durchstrahlung;unzählige weitere Beispiele in Biologie und Medizin.
- Indirekte Beleuchtung Nutzung physikalischer Eigenschaften von Licht bsp: eine Laserfläche, wo ein Objekt eindringt. ( von unten abgefilmt ), das Objekt bricht dann das licht und lässt sich so erkennen. macht unsichtbare objekte sichtbar etc.
- Globale Charakterisierung von Bildern: Profil Grauwerte entlang einer (auch gekrümmten) Linie; Aussagen über Untergrundbeschaffenheit, Kantensteilheit, usw
- Globale Charakterisierung von Bildern: Histogramm Absolute Grauwerthistogramm H(k) = absolute Häufigkeit mit welcher Grauwert k auftritt relative Grauwerthistogramm h(k) = relative Häufigkeit mit welcher Grauwert k auftritt
- Histogramm: Mittlerer Grauwert Mittlerer Grauwert: Auskunft über allgemeine Helligkeit (insgesamt zu hell/dunkel?)
- Histogramm: Varianz Maß für Abweichungen der Grauwerte aller Pixel vom Mittelwert und beschreibt den Kontrast
- Absolutes kumulatives Histogramm: monoton steigende Folge von Werten im Bereich [0,MN].
- Entropie Maß für mittleren Informationsgehalt He = -Σ255 k=0 p(k) * log2p(k); p(k) Ξ h(k), 0*log20Ξ0 h(k) =relative Grauwerthistogramm Auskunft über minimale Anzahl von Bits, die zur Speicherung eines Pixels erforderlich sind, und darüber, ob mit Komprimierungstechniken eine Reduktion des Speicherbedarfs erreicht werden kann. ergebnis ist bit pro pixel
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- Lineare / nichtlineare Operatoren Ein Operator ist linear, wenn für zwei Funktionen f und g sowie skalare a und b gilt: Ω(af + bg) = a * Ω(f)+ b*Ω(g)
- Lineare Filterung: Nachbarschaftsoperatoren Ziehen die Bildpunkte der Nachbarschaft in betracht, wobei sie jeden Bildpunkt im Bereich der BIldmaske den Gewichtsfaktor der Maske multipliziert, die punkte addiert und die summe an die Position des zentralen Bildpunktes schreibt.