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PASST - Personal Assessment of Study Skills and Training

Universität Koblenz-Landau

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Bei­spiel­auf­ga­ben Bildverarbeitung

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  • Auf­ga­be 1: Farbkanäle

    Die­ses Farb­bild zeigt eines der bekann­tes­ten Bil­der in der Geschich­te der Bild­ver­ar­bei­tung: Lena. Anhand ihres Bil­des wur­den fun­da­men­ta­le Algo­rith­men erar­bei­tet. Ein Farb­bild ist typi­scher­wei­se ein zwei­di­men­sio­na­les Array, wobei pro Pixel Wer­te für rot, grün und blau abge­spei­chert werden.

  • Auf­ga­be 2: Glättungsfilter

    Ein Grau­wert­bild ist ein zwei­di­men­sio­na­les Array, wobei in die­sem Bei­spiel pro Pixel Wer­te zwi­schen 0 (schwarz) und 255 (weiß) abge­spei­chert wer­den. Zur Fil­te­rung wer­den die Nach­bar­pi­xel des Ori­gi­nal­bilds mit Hil­fe einer Fil­ter­mas­ke gewich­tet aufsummiert.

    Das Bei­spiel zeigt die Gauß-Fil­te­rung (Glät­tung, Tief­pass­fil­ter) mit einer 3x3 Gauß-Filtermaske. 

    Dabei wer­den der aktu­el­le Pixel­wert mit 4, die direk­ten Nach­bar­wer­te mit 2 und die dia­go­na­len Wer­te mit 1 gewich­tet, auf­ad­diert und durch die Sum­me der Gewich­te (16) geteilt:

    $\displaystyle\frac{{{255}⋅{1}+{255}⋅{2}+{255}⋅{1}+{128}⋅{2}+{128}⋅{4}+{255}⋅{2}+{128}⋅{1}+{128}⋅{2}+{255}⋅{1}}}{{16}}={184}$

  • Auf­ga­be 3: Kantenfilter

    Mit Hil­fe der Sobel-Fil­ter­mas­ke kön­nen Kan­ten im Bild detek­tiert wer­den, also Stel­len, an denen das Bild gro­ße Hel­lig­keits­un­ter­schie­de auf­weist. Bei die­ser Fil­te­rung wird nicht durch die Sum­me der Gewich­te geteilt.

  • Anmer­kung: Bei Ver­wen­dung die­ser Fil­ter­mas­ke kön­nen Wer­te grö­ßer 255 ent­ste­hen, die auto­ma­tisch auf 255 (weiß) gesetzt wer­den. Genau­so kön­nen nega­ti­ve Wer­te ent­ste­hen, wobei hier das Vor­zei­chen igno­riert wird und der Betrag des Wer­tes das Ergeb­nis bestimmt.
  • Auf­ga­be 4: Histogramme

    Ein His­to­gramm ist eine Häu­fig­keits­ver­tei­lung, wobei z. B. die Häu­fig­keit von Pixel­wer­ten in Grau­wert­bil­dern auf­ge­tra­gen wird. Bei Digi­tal­ka­me­ras gibt dies dem Foto­gra­fen Aus­kunft dar­über, über wel­chen Kon­trast­um­fang und wel­che Hel­lig­keit das Bild ver­fügt. In der Bil­d­er­ken­nung wer­den His­to­gram­me u. a. ein­ge­setzt, um eine Ähn­lich­keit von Bil­dern zu bestimmen.

    Um ein His­to­gramm zu erstel­len, wird gezählt, wie häu­fig jeder Hel­lig­keits­wert im Bild vorkommt.

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