Digitale Bildverarbeitung ist die Verarbeitung digitaler Bilder mithilfe eines Computers. Man könnte auch sagen, es ist die Anwendung von Computeralgorithmen, um ein Bild zu verbessern oder wichtige Informationen daraus zu extrahieren.
Was ist ein Bild?
Ein Bild kann als eine zweidimensionale Funktion f(x,y) beschrieben werden. Wobei x und y räumliche (ebene) Koordinaten sind und die Amplitude von f an einem beliebigen Koordinatenpaar (x,y) als die Intensität oder der Grauwert des Bildes an dieser Stelle bezeichnet wird. Ein digitales Bild ist ein Bild, in dem x, y und die Intensitätswerte von f alle endliche, diskrete Größen sind.
Mit anderen Worten, ein Bild kann als ein zweidimensionales Feld mit Zeilen und Spalten beschrieben werden.
Ein digitales Bild besteht aus einer endlichen Anzahl von Elementen, von denen jedes seine eigene Position und seinen eigenen Wert hat. Bildelemente, Bildpunkte, Pixels und Pixel sind Bezeichnungen für diese Elemente. Pixel ist der am häufigsten verwendete Begriff, um die Elemente eines digitalen Bildes zu beschreiben.
Arten von Bildern
- Binäres Bild: Das binäre Bild hat, wie der Name schon sagt, nur zwei Pixel-Elemente: 0 und 1, wobei 0 für Schwarz und 1 für Weiß steht. Monochrom ist ein anderer Name für dieses Bild.
- Schwarz-Weiß-Bild: Ein Schwarz-Weiß-Bild ist ein Bild, das nur aus Schwarz und Weiß besteht.
- 8-Bit-Farbformat: Dies ist das bekannteste Bildformat. Es enthält 256 verschiedene Farbtöne und wird oft auch als Graustufenbild bezeichnet. In diesem Format steht 0 für Schwarz, 255 für Weiß und 127 für Grau.
- 16-Bit-Farbformat: Dies ist eine Art von Farbbildformat. Es enthält 65.536 unterschiedliche Farben. Oft wird es auch als High Color Format bezeichnet. Die Farbverteilung in diesem Format ist nicht dieselbe wie in einem Graustufenbild.
Ein 16-Bit-Format wird in drei weitere Formate unterteilt: Rot, Grün und Blau. Das bekannte RGB-Format.
Was ist Bildverarbeitung?
Bei der Bildverarbeitung wird ein Bild in ein digitales Format umgewandelt und anschließend mit verschiedenen Verfahren bearbeitet, um wertvolle Informationen zu gewinnen. Durch die Verwendung spezifischer, definierter Signalverarbeitungsmethoden interpretiert das Bildverarbeitungssystem normalerweise alle Bilder als 2D-Signale.
Was ist digitale Bildverarbeitung?
Digitale Bildverarbeitung (DV) ist eine Software, die es ermöglicht, digitale Bilder mithilfe eines Computersystems zu verändern. Sie wird auch verwendet, um Bilder zu verbessern und wichtige Informationen aus ihnen zu extrahieren.
Beispiele sind Adobe Photoshop, MATLAB usw.
Sie wird auch verwendet, um die Signale eines Bildsensors in digitale Bilder umzuwandeln.
Die Bildverarbeitung verwendet eine Vielzahl von Algorithmen.
Zweck der Bildverarbeitung
Der Hauptzweck der digitalen Bildverarbeitung (DIP) kann in die folgenden 5 Gruppen unterteilt werden:
- Visualisierung: Suche nach Objekten, die im Bild nicht sichtbar sind.
- Erkennen: Identifizieren oder Erkennen von Objekten im Bild.
- Schärfen und Restaurieren: Eine verbesserte Version des Originalbildes erstellen.
- Mustererkennung: Bestimmen der verschiedenen Muster, die die Objekte im Bild umgeben.
- Suchen Suche und finde Fotos, die dem Originalbild ähnlich sind, in einer großen Datenbank digitaler Bilder.
Grundschritte der digitalen Bildverarbeitung
- Bildaufnahme: Dies ist der erste Schritt oder Vorgang in den grundlegenden Schritten der digitalen Bildverarbeitung. Die Bildaufnahme kann so einfach sein, dass man ein Bild erhält, das bereits in digitaler Form vorliegt. In der Regel beinhaltet die Bildaufnahme eine Vorverarbeitung wie Skalierung usw.
- Bildfilterung und -verbesserung: Die Bildverbesserung ist der einfachste und attraktivste Bereich der digitalen Bildverarbeitung. Dabei wird ein Bild so manipuliert, dass das Ergebnis für eine bestimmte Anwendung besser geeignet ist als das Original. Man kann auch sagen, dass die Bildverbesserung dazu dient, bestimmte interessante Merkmale eines Bildes hervorzuheben, die vorher unkenntlich gemacht wurden. Dies kann die Veränderung von Helligkeit, Kontrast etc. beinhalten.
- Bildrestauration: Auch bei der Bildrestauration geht es darum, die Qualität eines Bildes zu verbessern. Im Gegensatz zur Bildverbesserung ist die Bildrestaurierung insofern objektiv, als die Restaurierungsansätze auf mathematischen oder probabilistischen Modellen der Bildverschlechterung basieren.
- Farbbildverarbeitung: Da die Nutzung digitaler Bilder über das Internet stark zugenommen hat, gewinnt die Farbbildverarbeitung zunehmend an Bedeutung. Sie nutzt eine Vielzahl von Ansätzen zur Farbmodellierung im digitalen Bereich. Farbe kann auch verwendet werden, um interessante Merkmale aus einem Bild zu extrahieren.
- Wavelets und Multiresolution Processing: Wavelets bilden die Grundlage für die Darstellung von Bildern mit unterschiedlichen Auflösungsstufen. Bilder werden schrittweise in kleinere Regionen unterteilt, um die Daten zu reduzieren und pyramidenförmig darzustellen.
Kompression: Bei der Kompression handelt es sich, wie der Name schon sagt, um Verfahren, die den für die Speicherung eines Bildes benötigten Speicherplatz oder die für die Übertragung benötigte Bandbreite minimieren. Dies ist besonders wichtig, wenn das Bild im Internet verwendet werden soll. - Morphologische Verarbeitung: Die morphologische Verarbeitung befasst sich mit Technologien zur Extraktion von Bildkomponenten, die zur Darstellung und Beschreibung von Formen verwendet werden können.
- Segmentierung: Bei der Segmentierung wird ein Bild in seine grundlegenden Teile oder Objekte zerlegt. Im Allgemeinen ist die unabhängige Segmentierung eines der anspruchsvollsten Probleme in der digitalen Bildverarbeitung.
- Merkmalsextraktion: Die Merkmalsextraktion folgt fast immer auf das Ergebnis der Segmentierung, das in der Regel aus Rohpixeldaten besteht, die entweder die Grenzen einer Region oder alle Punkte in der Region selbst darstellen. Die Merkmalsextraktion besteht aus der Merkmalserkennung und der Merkmalsbeschreibung. Bei der Merkmalserkennung geht es darum, die Merkmale in einem Bild, einer Region oder einer Grenze zu finden. Die Merkmalsbeschreibung ordnet den gefundenen Merkmalen quantitative Attribute zu.
- Klassifikation von Bildmustern: Bei der Klassifikation von Bildmustern wird einem Objekt aufgrund seiner Merkmalsbeschreibung ein Name (z.B. „Fahrzeug“) zugeordnet.
Anwendungsgebiete der digitalen Bildverarbeitung
Nachfolgend sind einige der wichtigsten Bereiche aufgeführt, in denen die digitale Bildverarbeitung häufig eingesetzt wird.
- Bildverbesserung und -wiederherstellung
- Medizin
- Fernerkundung
- Übertragung und Codierung
- maschinelles Sehen
- Farbverarbeitung
- Mustererkennung
- Videobearbeitung
- Mikroskopische Bildgebung
- Sonstiges
Siehe auch: