(Punktoperationen, geometrische Transformationen, lokale ...

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links: Box-Filter rechts: "Gauß-Filter", glatterer Verlauf ⇒ transformiertes Bild enthält weniger Oberschwingungen zudem besserer Erhalt der Helligkeits-Extrema des Originals Aufbau des (n+1)×(n+1)-Gaußfilters: 1 h = n 2 2 ⎡⎛n⎞ ⎛n⎞⎤ ⎢⎜ ⎟ ⋅ ⎜ ⎟⎥ ⎣⎝ j⎠ ⎝k ⎠⎦ = diskrete Approx. einer 2D-Gaußfunktion (rotierte Glockenkurve) j, k = 0,..., n 65
Mittelung mit rotierender Maske • nichtlineares Verfahren • vermeidet blurring an Kanten • homogener Teil der <strong>lokale</strong>n Umgebung wird verwendet • Helligkeitswert wird nur innerhalb dieser Region berechnet • Verwendung der Dispersion (empirische Varianz σ 2 ) als Homogenitätsmaß andere nichtlineare Mittelwertfilter: 66
Seite 1 und 2: 3. Bildoperationen 3.1 Übersicht z
Seite 3 und 4: Darstellung als Tabelle oder in Dia
Seite 5 und 6: Schwellenwert / Spreizung 44
Seite 7 und 8: Dehnung (Spreizung) der Grauwertska
Seite 9 und 10: Binarisierung = Überführung in ei
Seite 11 und 12: ungleichmäßige Ausleuchtung oder
Seite 13 und 14: (nach Liedtke 2002) 52
Seite 15 und 16: Beschreibung einer affinen 2D-Trans
Seite 17 und 18: Kennzahl einer Transformation: Der
Seite 19 und 20: konkrete Ansätze: Nearest Neighbou
Seite 21 und 22: 3.4 Lokale Bildoperationen verände
Seite 23 und 24: Beispiel: Faltung zweier Rechtecksi
Seite 25: wenn dies nicht möglich: Mittelung
Seite 29 und 30: • evtl. mehrere Werte aus der sor
Seite 31 und 32: unterschiedliche strukturierende El
Seite 33 und 34: Diskrete Gradientenoperatoren: Appr
Seite 35 und 36: Sobel-Operator • einfacher Detekt
Seite 37 und 38: Größere Sobel-Masken: (aus Bässm
Seite 39 und 40: Anwendung der Laplace-Maske ⎛0 1
Seite 41 und 42: Faltungsmasken des LoG werden sehr
Seite 43 und 44: absolute Differenz zwischen 3×3-Mi
Seite 45 und 46: Iterative Anwendung des 3×3-closes
Seite 47 und 48: Schätzung der Störung mittels - a
Seite 49: Ansatz zur allgemeinen Restauration

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