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Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die diskrete Fouriertransformation, die diskrete Kosinustransformation und die Hadamard-Walsh Transformation im Kontext der Bildverarbeitung zu vermitteln und diese unter ausgewählten Gesichtspunkten zu vergleichen. Hierfür soll allgemein das Wissen für den aus der linearen Algebra stammenden Begriff der Transformation gefördert werden und auf die Bildverarbeitung übertragen werden. Anschließend wird das Verständnis für die Fouriertransformation sukzessive aufgebaut und mit den beiden weiteren Transformationen verknüpft. Abschließend werden die Transformationen verglichen und ihr Nutzen innerhalb der Bildverarbeitung erläutert.
In dieser Arbeit werden jeweils ein Verfahren aus den beiden Bereichen der Bildregistrierung implementiert und beschrieben. Eine direkte und eine merkmalsbasierte Methode werden verglichen und auf ihre Grenzen hin überprüft. Die implementierten Verfahren funktionieren gut und registrieren beide verschiedene Bildserien subpixelgenau. Bei der direkten Methode ist vor allem die Wahl des Transformationsmodells ausschlaggebend. Auch das Einbetten der Methode in eine Gaußpyramidenstruktur hat sich als wichtig herausgestellt. Da die merkmalsbasierte Methode aus verschiedenen Komponenten aufgebaut ist, kann jeder einzelne Schritt durch unterschiedliche Verfahren ausgetauscht werden, so z.B. die Detektion der Merkmale durch Tomasi-Kanade, SIFT oder Moravec. In der direkten Methode kann die Genauigkeit der Ergebnisse zum einen durch den gewählten Schwellwert und zum anderen durch die Anzahl der Pyramidenstufen beeinflusst werden. Bei der merkmalsbasierten Methode wiederum können unterschiedlich viele Merkmale benutzt werden, die einen unterschiedlich hohen Schwellwert besitzen können. Es wird gezeigt, dass beide Methoden zu guten Ergebnissen führen, wenn davon ausgegangen wird, dass die Verschiebung sowie die Rotation gering sind. Bei stärkeren Veränderungen jedoch wird die direkte Methode recht ungenau, während die merkmalsbasierte Methode noch gute Ergebnisse erzielt. An ihre Grenze gerät sie erst, wenn entweder der Bildinhalt sich stark ändert, oder die Rotationen einen Winkel von 20° überschreitet. Beide Verfahren arbeiten also subpixelgenau, können aber unter verschiedenen Voraussetzungen zu Ungenauigkeiten führen. Werden die jeweiligen Probleme der beiden Methoden beachtet und am besten bei der Aufnahme oder vor der Registrierung eliminiert, so können sehr gute Ergebnisse erzielt werden.
In der vorliegenden Arbeit wird dem Leser aufgezeigt, welche Methoden zur Kurvenskelettierung von 3D-Modellen existieren und welche Ansätze bei bisherigen Forschungsergebnissen von Skelettierungsmethoden in der Bildverarbeitung verfolgt werden. Der Autor geht im weiteren Verlauf auf einen aktuellen Kurvenskelettierungsansatz ein. Die Implementierung dieses Ansatzes wird detailliert analysiert und ein algorithmisches Verfahren entwickelt, um die Kurvenskelette der analysierten Methode hin zu 3D-Skeletten einer eigenen Kurvenskelettdefinition zu modifizieren, mit der es möglich ist, Merkmalsvektoren für Ähnlichkeitsvergleiche zwischen 3D-Objekten zu berechnen. Es wird eine Ground Truth durch menschliche Ähnlichkeitsbestimmung gebildet. Des Weiteren wird auf Grundlage der modifizierten Skelette eine Ähnlichkeitsberechnung durchgeführt. Danach wird die menschliche Ähnlichkeitsbestimmung der algorithmisch berechneten Ähnlichkeitsberechnung gegenüber gestellt und nach bekannten Verfahren aus dem Information Retrieval ausgewertet.
In dieser Arbeit wurden die vorhandenen Verfahren zur Gefäßsegmentierung eingehend untersucht. Die Vielfalt der verwendeten Ansätze wurde in unterschiedlichen Klassifizierungsversuchen aufgezeigt. Es gibt bisher kein Verfahren zur Segmentierung von Netzhautbildern, das für alle Arten von Bildern gleich gute Ergebnisse liefert. Alle Verfahren haben ihre Stärken und Schwächen. Unter Berücksichtigung der verwendeten Heidelberg Retina Tomographie Bilder wurde ein mögliches Verfahren zur Segmentierung der Blutgefäße mit angepassten Filtern ausgewählt, umgesetzt und evaluiert. Abweichend zu dem traditionellen Konzept der angepassten Filter, wird in diesem Verfahren die Filtermaske nicht rotiert, um alle Gefäßrichtungen zu erfassen, sondern es wird ein quadratischer LoG-Filter angewendet. Die Filter- und andere Parameter werden nicht während des Verarbeitungsprozesses verändert, sondern sie werden im voraus berechnet und an die Eigenschaften der HRT Bilder angepasst. Dadurch ist dieses Verfahren weniger rechenaufwendig. Zur Detektion der Gefäße werden die linienähnlichen Strukturen hervorgehoben und danach mit einem passenden Schwellwert binarisiert. Deshalb ist ein hoher Kontrast zwischen dem Gefäß und dem Hintergrund, sowie eine gleichmäßige Ausleuchtung sehr wichtig. Dies wird in einem Vorverarbeitungsschritt [Chrastek04] erreicht. Bei den Verfahren mit angepassten Filtern ist ein Nachbearbeitungsprozess notwendig, um falsch detektierte Strukturen zu entfernen. Für die Nachbearbeitung wurden in diesem Verfahren die morphologischen Operatoren verwendet. Der Algorithmus zur Detektion der linienähnlichen Strukturen könnte sehr gut mit einem trackingbasierten Ansatz kombiniert werden, was den Nachbearbeitungsprozess mit morphologischen Operatoren ersetzten würde. Die Sensitivität des Segmentierungsalgorithmus mit vorher berechneten Parametern ist 81% und die Spezifität 96%. Eine leichte Änderung der verwendeten Parameter führt zu einer Variation diesen beiden Maßzahlen. Eine weitere Erhöhung der Sensitivität kann durch die Optimierung des Nachbearbeitungsprozesses erreicht werden. Vermeer et al. sind in deren Implementierung auf vergleichbare Ergebnisse für Sensitivität und Spezifität gekommen.
Die Erstellung räumlicher Abbilder aus planaren Ansichten gewinnt immer mehr Bedeutung in der modernen Medizintechnik. 3D-Rekonstruktionen haben wesentlich zur besseren Detektion,wie auch zu Optimierung und Innovation in der Diagnostik und Behandlungsmethodik bestimmter Krankheitsbilder beigetragen. Durch die Verfahren der Bildverarbeitung ist es möglich, aus Bildsequenzen eine 3D-Abbildung der gefilmten Szene zu erstellen. Ziel dieser Diplomarbeit soll es sein, zu untersuchen, inwieweit sich aus der Aufnahmetechnik aus einer Reihe unkalibrierter Endoskopiebilder weitere Rückschlüsse über die Oberflächenbeschaffenheit des betrachteten Gewebes ziehen lassen. Hierbei wird das Phänomen zugrundegelegt, daß bei der Aufnahme der Bilder Glanzlichter auftreten, wenn die Beleuchtung am Kamerakopf orthogonal zur Gewebeoberfläche auftrifft. Diese Glanzlichter geben daher implizit Aufschluss über die Oberflächenorientierung des Gewebes. Aufgabe ist es nun, diese Glanzlichter in einer Reihe von unkalibrierten Endoskopieaufnahmen zu finden, die Bilder aus der Sequenz einander zuzuordnen, also Korrespondenzen zwischen den Bildern zu finden, und unter Einbeziehung der Kamerageometrie Rückschlüsse auf die Gewebeoberfläche zu ziehen. Zuerst müssen hierfür die Glanzlichter in den Einzelbildern der Sequenz gefunden werden. Dazu wird ein Verfahren verwendet, welches die Glanzlichter durch eine Zerlegung des HSV-Farbraums detektiert und deren Mittelpunkt errechnet. Um die Kamerageometrie zu schätzen, werden mihilfe eines Punktverfolgers Punktkorrespondenzen zwischen den Einzelbildern erstellt, anhand derer sich die Fundamentalmatrix durch RANSAC errechnen läßt. Unter Anwendung eines Autokalibrierungsverfahrens werden aus den geschätzten Fundamentalmatrizen dann in einem abschließenden Schritt die internen Kameraparameter ermittelt. So sollte möglich sein, die Glanzlichter durch eine Sequenz von Bildern zu verfolgen und die Oberflächennormalen einem Referenzbild zuzuordnen.
In dieser Arbeit wird die Umsetzung und Modifikation des Verfahrens von Finlayson et al. zur Schattenentfernung in einzelnen Farbbildern unter Verwendung des Retinex-Algorithmus vorgestellt. Für die benötigte Detektion von Schattenkanten wurde ein Verfahren von Finlayson et al. umgesetzt und angepasst. Die erforderliche Kamerakalibrierung wurde dabei nicht mit Tageslicht, sondern unter Verwendung künstlicher Lichtquellen realisiert. Anhand von Campus-Bildsequenzen wird ein qualitativer Vergleich des umgesetzten Verfahrens mit dem von Weiss zur Schattenentfernung in Bildserien vorgenommen. Außerdem wird ein erster Ansatz vorgestellt, wie Verfahren zur Schattenentfernung quantitativ bewertet werden können. Die Erzeugung der benötigten Ground-truth-Daten wird mit Hilfe von Laboraufnahmen realisiert, sodass keine manuelle Segmentierung von Schatten erforderlich ist. Anhand der Ergebnisse von Experimenten wird gezeigt, inwieweit die definierten Maße eine Bewertung und einen Vergleich der beiden Verfahren erlauben.
Proceedings des FWS 2015
(2016)
Die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse farbiger bzw. mehrkanaliger Bilder gewinnt seit Jahren ständig an Bedeutung. Diese Entwicklung wird durch die verbesserten technischen Möglichkeiten und die stetig steigenden Ansprüche aus den vielfältigen Anwendungsfeldern in Industrie, Medizin, Umwelt und Medien befördert. Diesem Trend folgend wurde in Koblenz 1995 erstmals der Workshop Farbbildverarbeitung durchgeführt und hat sich seitdem als jährlich stattfindende Veranstaltung etabliert. Als Veranstaltung der German ColorGroup bietet der Workshop ein Diskussionsforum für Forscher, Entwickler und Anwender, das sich den Problemen der Farbtheorie, Farbmessung, Farbbildaufnahme und spektralen Bildgewinnung ("hyper-spectral imaging") genauso wie der Entwicklung von neuen Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Farbbildern und mehrkanaligen (spektroskopischen) Bilddaten widmet. Ebenso nehmen Fragestellungen der farbtreuen Bildreproduktion auf verschiedenen Ausgabemedien wie auch die Nutzung von Methoden und Verfahren der Farbbildverarbeitung im Rahmen der industriellen Qualitätskontrolle sowie in Robotik und Automatisierung gebührenden Platz ein.
In dieser Arbeit werden drei Verfahren zur Objektentfernung aus Bildern einander gegenübergestellt. Zwei der ausgewählten Verfahren stammen aus dem Bereich der sogenannten Inpainting-Verfahren, während das dritte dem Forschungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung entnommen ist. Die Evaluation dieser Verfahren zeigt ihre jeweiligen Vor- und Nachteile auf und prüft ihre Anwendbarkeit auf das spezifische Problem, ein Farbkalibriermuster aus strukturdominierten Bildern zu entfernen. Auf der Grundlage dieser Eigenschaften werden abschließend mehrere Erweiterungen vorgestellt, die eine verbesserte Anwendbarkeit auf das gestellte Problem erreichen.
In dieser Arbeit werden mehrere Verfahren zur Superresolution, die zwei unterschiedlichen Ansätzen zuzuordnen sind, implementiert und miteinander verglichen. IBP, ein Verfahren, welches der Tomographie ähnelt, stellt den klassischen Ansatz der Superresolution dar. Das Prinzip von IBP ist leicht verständlich und relativ einfach zu implementieren, hat aber den Nachteil, keine eindeutigen Lösungen zu produzieren, da es schwer ist, Vorwissen mit einfließen zu lassen. Bei den statistischen Verfahren erweist es sich als äußerst zeitkritisch, die Systemmatrix M vorzuberechnen. Capel und Zisserman haben beim Maximum-Likelihood-Verfahren eine starke Rauschanfälligkeit festgestellt. Der Vergleich ergibt, dass IBP in punkto Bildqualität Maßstäbe setzt, zumindest bei kaum verrauschten Eingangsbildern und guter Registrierung. Allerdings stellen viele Eingangsbilder wegen des linearen Laufzeitverhaltens ein Problem dar. Die statistischen Verfahren liefern bei stark verrauschten Eingangsbildern bessere Ergebnisse als IBP. Durch viele Eingangsbilder lassen sich diese noch weiter verbessern. Die bei vorberechneten Systemmatrizen nahezu konstante Laufzeit und ihre Robustheit bei Rauschen prädestinieren die statistischen Verfahren für solche Bildserien. Ungenau registrierte Eingangsbilder wiederum führen bei allen Verfahren zu unscharfen Ergebnissen.
In der Bildverarbeitung werden zunehmend Algorithmen unter Verwendung von prägnanten Merkmalen implementiert. Prägnante Merkmale können sowohl für die optische Kameraposebestimmung als auch für die Kalibrierung von Stereokamerasystemen verwendet werden. Für solche Algorithmen ist die Qualität von Merkmalen in Bildern ein entscheidender Faktor. In den letzten Jahren hat sich an dieser Stelle das von D. Lowe 2004 vorgestellte SIFT-Verfahren hervorgetan. Problematisch bei der Anwendung dieses Verfahrens ist seine hohe Komplexität und der daraus resultierende hohe Rechenaufwand. Um das Verfahren zu beschleunigen, wurden bereits mehrere Implementationen veröffentlicht, die teils weiterhin ausschließlich die CPU nutzen, teils neben der CPU auch die GPU zur Berechnung bestimmter Teilbereiche des SIFT verwenden. Diese Implementationen gilt es zu hinterfragen. Ebenso ist die Qualität der Merkmale zu untersuchen, um die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für andere Bereiche der Bildverarbeitung gewährleisten zu können. Zur Visualisierung der Ergebnisse wurde eine GUI erstellt.