Morphologische Bildoperationen - Technische Universität München

Figure 11: Kleine Ursache – große Wirkung!Noch stärkere Auswirkungen hat allerdings die relativ starke Empfindlichkeit diesesOperators gegenüber kleinen Abweichungen an Segmenten. Ein rechteckiges Segmentmit einer winzigen Ausbeulung kann beispielsweise ein sich von einem normalen Rechteckstark unterscheidendes Ergebnis liefern. Dadurch kann unter Umständen eine Klassifizierungschon durch eine kleine Störung unmöglich gemacht werden.IV. Morphologie - was ist sie, was ist sie nicht?Wir haben nun die Grundlagen der morphologischen Bildoperationen und einige daraufaufbauende Verfahren kennengelernt. Unstrittig ist, dass diese Verfahren zum Teil sehrmächtig und gerissen sind. Sie bieten Möglichkeiten um schnelle und effiziente Algorithmenzu entwickeln, um Bilder nachzubessern, zu analysieren oder für andere Zweckeweiter aufzubereiten. Das Konzept, mit relativ wenigen und simplen Kernoperationenallein durch geeignete Wahl eines Strukturelements sehr viele unterschiedliche Zweckeverfolgen zu können, lassen sie auf den ersten Blick unglaublich vielfältig erscheinen.Bei genauer Betrachtung muss man jedoch feststellen, dass die Morphologie nichtganz unproblematisch ist. Dies beginnt damit, dass man auf Binär- oder Grauwertbildereingeschränkt ist. Gräbt man etwas tiefer, so merkt man auch sehr schnell, dass manfür viele Zwecke bereits von Vornherein über die Merkmale der zu verarbeitenden Bildsegmentebescheid wissen muss um brauchbare Ergebnisse zu erhalten. Die Qualität desErgebnisses hängt oft entscheidend von der richtigen Wahl des Strukturelements ab.Literatur1. Klaus D. Tönnies: ”Grundlagen der Bildverarbeitung”, Pearson Studium, 20052. Bernd Jähne: ”Digitale Bildverarbeitung”, 4.Auflage, Springer-Verlag3. http://en.wikipedia.org/wiki/Morphological_image_processing4. http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Morpholo.html15