Bildverarbeitung

Bildvorverarbeitung

Die Einsatzgebiete der Bildverarbeitung sind heutzutage sehr vielfältig. Doch bei den hohen Anforderungen an automatisierende Systeme spielen Qualität und Quantität sowie Verarbeitungsgeschwindigkeit eine große Rolle. Eine Optimierung der Bildverarbeitungsprozesse ist daher in vielerlei Hinsicht notwendig.
Die Bildvorverarbeitung dient der Aufbereitung von Eingangsbilddaten, um für die nachfolgende Bildverarbeitung (z.B. Objekterkennung) möglichst optimale Bilddaten zu generieren. Bei Rohdaten eines Bildsensors sind zunächst folgende Schritte notwendig, um ein typisches Farbbild zu erhalten:

  • Demosaicing (Farbrekonstruktion der Bayer-Farbmaske)
  • Kontrast- und Gammakorrektur
  • Weißabgleich, Farbkorrektur

 

Anschließend können weitere Bildvorverarbeitungsschritte folgen, die der Bildrestauration und Bildverbesserung angehören:

  • Reduzierung von Rauschen oder Störungen
  • Schärfen oder Glätten von Kanten
  • Korrektur perspektivischer Verzerrungen

Objekterkennung

Objekterkennung stellt in der Bildverarbeitung einen Oberbegriff zur Identifikation von Objekten in Bildern oder Videosequenzen dar. Der vollständige Prozess der Objekterkennung gliedert sich in Segmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation.


High Dynamic Range

Unter High Dynamic Range Imaging (HDRI) versteht man das Erzeugen von Bildern mit einem erhöhten Kontrastumfang (HDR). Innerhalb eines Motivs sind verschiedene Bereiche unterschiedlich hell bzw. dunkel. Je nach Größe dieses Unterschieds handelt es sich um einen hohen oder niedrigen Kontrastumfang. Herkömmliche Kameras sind nicht in der Lage, die in der Natur vorkommenden Helligkeitsunterschiede detailgetreu abzubilden und neigen daher zu Unter- oder Überbelichtungen. Einen erweiterten Dynamikumfang erreicht man erst durch den Einsatz spezieller HDR-Bildsensoren oder durch Überlagerung mehrerer Einzelbildaufnahmen mit unterschiedlichen Belichtungszeiten.