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PDF 8.939kB - Hochschule Ulm

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Kapitel 2. Verfahren der Bildverarbeitung<br />

(a) Schwellwertoperator<br />

(b) Negationsoperator<br />

Abb. 2.5: Kennlinien von Operatoren.<br />

und man spricht von Kontrastkompression. Durch die Konstante v lässt sich die Helligkeit<br />

des neuen Bildes beeinflussen. Für den vorhandenen diskreten Fall müssen allerdings noch<br />

Einschränkungen vorgenommen werden, da der Grauwertbereich beschränkt ist<br />

⎧<br />

⎪⎨ 255 wenn u · G mn + v > 255<br />

G ′ mn = 0 wenn u · G mn + v < 0 . (2.16)<br />

⎪⎩ u · G mn + v sonst<br />

Auf die Grauwertdehnung bzw. Kontrastspreizung soll an dieser Stelle nochmals genauer<br />

eingegangen werden. Dazu nehmen wir an, dass wir ein Eingangsbild G mit dem minimalen<br />

Grauwert G min und dem maximalen Grauwert G max haben und das auf ein Ausgangsbild G ′<br />

mit einem minimalen Grauwert G ′ min und einem maximalen Grauwert G′ max transformieren<br />

wollen. Mit den Beziehungen G min ≤ G mn ≤ G max und G ′ min ≤ G′ mn ≤ G ′ max erhalten wir<br />

die allgemeine Formel für die Kontrastdehnung<br />

G ′ mn = G′ max − G ′ min<br />

G max − G min<br />

· (G mn − G min ) + G ′ min. (2.17)<br />

Durch die Verwendung von 8-bit Grauwerten sind die Grauwertgrenzen durch die Werte 0<br />

und 255 vorgegeben. Diese Randbedingungen auf Gleichung 2.17 angewendet ergibt<br />

G ′ mn =<br />

Abb. 2.6 zeigt die zugehörige Kennlinie der LUT.<br />

255<br />

G max − G min<br />

· (G mn − G min ). (2.18)<br />

Eine Möglichkeit, die Extremwerte G max und G min festzulegen, wäre den jeweilig größten<br />

bzw. kleinsten Wert aus dem Histogramm zu übernehmen. Diese starre Methode zur Findung<br />

der Extremwerte ist durch die Tatsache, dass diese meist nur von wenigen Bildpunkten<br />

besetzt sind, nicht optimal. Eine effektivere Kontrastspreizung lässt sich erreichen, wenn<br />

Masterarbeit Julian Paar 11

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