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Kapitel 2. Verfahren der Bildverarbeitung
Multispektrale Bilder: Diese Bilder setzen sich aus mehreren Graubildern zusammen.
Ein Grauwertbild entspricht einem Spektralbereiches der Aufnahmevorrichtung. Spektralbereiche
können neben den bereits erwähnten Farbkanälen Rot,Grün und Blau auch Kanäle
mit anderen Wellenlängen (z.B. Infrarot) sein.
3-D Bilddarstellung: Diese Bilder entstehen, wenn eine zusätzliche z-Komponente hinzufügt
wird.
Zeitlich variierende Bildfolge: Bildfolgen erlauben die Beschreibung und die Analyse
von Bewegungen.
2.2.5 Grauwertprofil und Histogramm
In der Bilderfassung muss, wie in allen anderen Messverfahren, davon ausgegangen werden,
dass ein Fehler in Form von Rauschen auftritt. Deshalb muss bei der Bildverarbeitung von
der Bearbeitung stochastischer Signale/Werten ausgegangen werden, wobei die Grauwerte
des Bildes als eindimensionale Zufallsvariable angesehen werden können. Die daraus resultierende
Wahrscheinlichkeitsverteilung der Grauwerte ist die Grundlage der Ermittlung von
Kenngrößen zur Beschreibung von Bildern.
Das Grauwertprofil beschreibt die Grauwerte eines Bildes entlang einer beliebig im Bild verlaufenden
Linie. Dieses Profil ist dafür geeignet, Aussagen über das Bild in Bezug auf die
Hintergrundbeschaffenheit, der Steilheit von Kanten oder das Signal zu Rausch-Verhältnis
(engl. signal to noise) zu machen. Auch ist diese Methode geeignet, Objekte zu vermessen,
indem man die Linie entlang der zu messenden Strecke legt.
Als Histogramm wird die graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung von Messwerten,
also in diesem Fall der Grauwerte des Bildes bezeichnet. Das Histogramm kann vereinfacht
als ein Vektor angesehen werden. Die Länge des Vektors ist durch die Anzahl der Quantisierungsstufen
gegeben. Jedes Element dieses Vektors enthält die Anzahl der Pixel, deren
Grauwert mit dem Index des Elements übereinstimmen. Diese diskrete Funktion h(g) beschreibt
nun absolut die Anzahl der Pixel eines Grauwertes g. Diese Funktion kann natürlich
auch relativ in Form einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (engl. probability density function
,PDF) angegeben werden:
p(g) = h(g)
Q
∑
p(g) = 1, (2.5)
Q−1
mit
g=0
wobei g der Grauwert und Q die Anzahl der Quantisierungsstufen darstellt. Die Notation
für die PDF in der diskreten Darstellung lautet p g .
Das Histogramm ist ein wichtiges Hilfsmittel der statistischen Bildverarbeitung. Es lassen
sich daraus wichtige Kenngrößen wie der Mittelwert oder die Varianz ableiten.
Masterarbeit Julian Paar 7