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