Die Computerbildverarbeitung ist ein Teilgebiet der Informatik, das verschiedene Techniken zur Erzeugung, Verarbeitung, Indizierung und Komprimierung digitaler Bilder vereint. Ein digitales Bild ist eine binäre Darstellung eines Bildes, bestehend aus einer Matrix von Punkten, den sogenannten Pixeln, die unterschiedliche Dimensionen ( räumlich, zeitlich usw. ) und verschiedene Kodierungsstufen ( Farben, Graustufen usw. ) aufweisen können.
Computergestützte Bildverarbeitung findet in verschiedenen Bereichen zahlreiche Anwendungen, wie z. B. Bildsynthese, virtuelle Realität, erweiterte Realität, - Modellierung, Bildverarbeitung , Videoverarbeitung , Videobearbeitung , Komprimierung , Computer Vision , inhaltsbasierte Bildsuche und Videospiele .
In diesem Artikel stellen wir Ihnen die Grundprinzipien der Computerbildverarbeitung, die Arten digitaler Bilder, Bildverarbeitungs- und Analysemethoden sowie die wichtigsten Anwendungsgebiete dieser Technologie .
Welche Arten von digitalen Bildern gibt es?
Die computergestützte Bildverarbeitung basiert auf drei Hauptschritten: der Erfassung , der Transformation und der Visualisierung digitaler Bilder .
Die Erfassung digitaler Bilder
Die digitale Bildaufnahme wandelt ein analoges Bild (z. B. ein Foto oder eine reale Szene) in ein digitales Bild um. Dazu werden Geräte benötigt, die Licht erfassen und in elektrische Signale und anschließend in Binärdaten umwandeln können. Diese Geräte werden Sensoren oder Analog-Digital-Wandler genannt. Je nach Art des aufzunehmenden Bildes ( Standbild oder Bewegtbild, Farb- oder Schwarzweißbild usw.) und der Anwendung (Fotografie, Video, Scannen, Wärmebildgebung usw.) gibt es verschiedene Sensortypen.
Die Transformation digitaler Bilder
Die digitale Bildtransformation umfasst die Modifizierung der Binärdaten eines Bildes, um dessen Qualität zu verbessern, relevante Informationen zu extrahieren oder neue Informationen zu erzeugen. Dies erfordert den Einsatz von Computerprogrammen, die spezifische Algorithmen für digitale Bilder anwenden. Diese Programme werden als Bildbearbeitungssoftware oder Grafikwerkzeuge bezeichnet. Je nach Art der durchzuführenden Transformation (Korrektur, Filterung, Segmentierung, Kantenerkennung, Mustererkennung usw.) und Anwendungsbereich ( Fotoretusche, Videobearbeitung, Bildsynthese usw.) existieren verschiedene Arten von Bildbearbeitungssoftware.
Visualisierung digitaler Bilder
Die digitale Bildvisualisierung beinhaltet die Darstellung eines digitalen Bildes auf einem geeigneten Medium, wie beispielsweise einem Computerbildschirm, Drucker oder Projektor. Dazu werden Geräte benötigt, die Binärdaten in elektrische oder optische Signale umwandeln können, welche die Elemente des Mediums ansteuern. Diese Geräte werden als Digital-Analog-Wandler (DACs) bezeichnet. verschiedene Arten von DACs , abhängig vom verwendeten Medium (LCD-Bildschirm, OLED-Bildschirm, Tintenstrahldrucker, Laserdrucker usw.) und dem gewünschten Darstellungsmodus (2D- oder 3D-Bild, stereoskopisches oder holografisches Bild usw.).
Welche Arten von digitalen Bildern gibt es?
Es gibt verschiedene Arten von digitalen Bildern, je nachdem, wie die Pixel codiert und organisiert sind. Man kann zwei Hauptkategorien unterscheiden: Rasterbilder und Vektorgrafiken.
Matrixbilder
Rasterbilder bestehen aus einem Raster von Pixeln, wobei jedes Pixel einen Wert für seine Farbe oder seinen Graustufenwert besitzt. Rasterbilder eignen sich hervorragend zur Darstellung realistischer Bilder mit feinen Details und subtilen Farbnuancen. Sie lassen sich zudem leicht mit Bildbearbeitungsprogrammen bearbeiten , die Transformationen pixelweise anwenden können. Allerdings haben Rasterbilder auch Nachteile: Sie benötigen viel Speicherplatz, sind anfällig für Rauschen und Kompressionsartefakte und verlieren beim Vergrößern oder Verkleinern an Qualität.
Es gibt verschiedene Dateiformate zum Speichern von Rasterbildern, wie z. B. JPEG , PNG, GIF, BMP, TIFF usw. Diese Formate lassen sich danach klassifizieren, ob sie komprimiert oder unkomprimiert und ob sie verlustbehaftet oder verlustfrei sind. Ein komprimiertes Format reduziert die Dateigröße durch das Entfernen redundanter oder unwichtiger Informationen. Ein verlustbehaftetes Format entfernt Informationen, die die Bildqualität beeinträchtigen können, während ein verlustfreies Format alle Informationen beibehält.
Vektorgrafiken
Vektorgrafiken bestehen aus geometrischen Objekten wie Punkten, Linien, Kurven, Polygonen usw. Jedes dieser Objekte besitzt Attribute, die seine Position, Form, Farbe, Füllung usw. definieren. Vektorgrafiken eignen sich hervorragend zur Darstellung einfacher Bilder mit regelmäßigen Formen und einheitlichen Farben. Sie lassen sich zudem leicht mit Vektorgrafiksoftware bearbeiten , die geometrische Transformationen auf die Objekte anwenden kann. Darüber hinaus bieten Vektorgrafiken den Vorteil, dass sie wenig Speicherplatz benötigen, unempfindlich gegenüber Rauschen und Komprimierung sind und ihre Qualität unabhängig vom Zoomfaktor beibehalten .
Es gibt verschiedene Dateiformate zum Speichern von Vektorgrafiken , wie z. B. SVG, EPS, PDF, WMF usw. Diese Formate lassen sich in Standard- und proprietäre Formate sowie in ihre Browserkompatibilität einteilen. Ein Standardformat entspricht einem offenen Standard und kann von verschiedenen Softwareprogrammen gelesen werden. Ein proprietäres Format gehört einem Unternehmen oder einer Organisation und erfordert unter Umständen spezielle Software. Ein browserkompatibles Format kann direkt auf einer Webseite angezeigt werden, ohne dass ein Plugin oder eine externe Anwendung .
Welche Methoden gibt es zur Verarbeitung und Analyse digitaler Bilder?
Bildverarbeitung und -analyse umfasst die Anwendung von Operationen auf digitale Bilder, um deren Qualität zu verbessern, nützliche Informationen zu extrahieren oder neue Informationen zu erzeugen . Es gibt verschiedene Methoden zur Verarbeitung und Analyse digitaler Bilder, abhängig vom Bildtyp (Raster oder Vektor), dem Bereich (räumlich oder frequenzbezogen), dem Zweck ( Korrektur, Filterung, Segmentierung, Kantenerkennung, Mustererkennung usw. ) und dem Detaillierungsgrad (niedrig, mittel oder hoch).
Matrixbildverarbeitung und -analyse
Die Verarbeitung und Analyse von Matrixbildern kann in zwei verschiedenen Bereichen erfolgen: dem Ortsbereich und dem Frequenzbereich.
Der Weltraumbereich
Der Ortsbereich entspricht dem Bereich, in dem die Pixel entsprechend ihrer Position im Bild angeordnet sind . Die Verarbeitung und Analyse von Rasterbildern im Ortsbereich beinhaltet die direkte Anwendung von Operationen auf die Pixelwerte ohne vorherige Transformation . Diese Operationen können verschiedener Art sein, wie zum Beispiel:
- Die Bildkorrektur zielt darauf ab, die Bildqualität durch die Modifizierung von Parametern wie Helligkeit, Kontrast, Farbbalance usw.
- Filterung bestimmte Bilddetails hervorzuheben, indem Masken oder Filter verwendet werden, die die Pixelwerte basierend auf ihren Nachbarn verändern.
- Segmentierung anhand von Kriterien wie Farbe, Textur, Intensität usw. in
- Kantendetektion , die darauf abzielt, die Grenzen zwischen Bildregionen mithilfe von Operatoren zu identifizieren, die den Gradienten oder die Variation der Pixelintensität berechnen.
- Mustererkennung , die darauf abzielt, im Bild vorhandene Objekte mithilfe von Techniken wie Mustervergleich, Merkmalsbeschreibung, maschinellem Lernen usw. zu identifizieren und zu klassifizieren.
Der Frequenzbereich
Der Frequenzbereich entspricht dem Bereich, in dem Pixel entsprechend ihrer Frequenz oder Periodizität im Bild angeordnet sind. Die Verarbeitung und Analyse von Rasterbildern im Frequenzbereich beinhaltet die Anwendung von Operationen nach der Transformation des Bildes vom Ortsbereich in den Frequenzbereich. Diese Transformation ermöglicht die Darstellung des Bildes als Summe von Sinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen und Amplituden. Niederfrequente Sinusfunktionen entsprechen den allgemeinen Variationen des Bildes, während hochfrequente Sinusfunktionen die feinen Details des Bildes darstellen. Operationen im Frequenzbereich können vielfältiger Natur sein, wie zum Beispiel:
- Komprimierung , die darauf abzielt, die Dateigröße durch Eliminierung von Sinusfunktionen zu reduzieren, die nur geringen Einfluss auf die visuelle Wahrnehmung des Bildes haben .
- Die Filterung bestimmte Bilddetails hervorzuheben, indem Filter eingesetzt werden, die die Amplituden von Sinusfunktionen entsprechend ihrer Frequenz verändern.
- Die Bildrestaurierung zielt darauf ab, die Bildqualität durch Korrektur von Verzerrungen zu verbessern, die durch den Sensor oder den Digital-Analog-Wandler verursacht wurden .
- Mustererkennung , die darauf abzielt, im Bild vorhandene Objekte mithilfe von Techniken wie Kreuzkorrelation, Hough-Transformation, Wavelet-Transformation usw. zu identifizieren und zu klassifizieren.
Vektorbildverarbeitung und -analyse
Die Vektorbildverarbeitung und -analyse umfasst die Anwendung von Operationen auf die geometrischen Objekte, aus denen das Bild besteht. Diese Operationen können verschiedener Art sein, wie zum Beispiel:
- Geometrische Transformation , die darauf abzielt, die Position, Größe, Ausrichtung oder Form geometrischer Objekte mithilfe von Matrizen oder mathematischen Funktionen zu verändern.
- Coloring geometrischer Objekte mithilfe von Attributen oder Farbverläufen zu verändern.
- Die Erzeugung komplexer Objekte , bei der mehrere einfache geometrische Objekte mittels Boolescher Operationen (Vereinigung, Schnittmenge, Differenz usw.) oder Deformationsoperationen (Krümmung, Verdrehung usw.) kombiniert werden.
- Rasterisierung in ein Rasterbild umzuwandeln, indem die Pixelwerte berechnet werden, die geometrischen Objekten entsprechen.
- Vektorisierung die Konturen und Bereiche des Bildes erkannt und durch geometrische Objekte angenähert werden.
Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete der Computerbildgebung?
Die Computerbildverarbeitung findet in verschiedenen Bereichen vielfältige Anwendung, die sich in drei Hauptkategorien einteilen lassen: die Erstellung, die Kommunikation und das Verständnis digitaler Bilder .
Die Erstellung digitaler Bilder
Die digitale Bildbearbeitung umfasst die Erstellung von Originalbildern oder die Bearbeitung bestehender Bilder für künstlerische, Unterhaltungs- oder Bildungszwecke. Anwendungsgebiete der digitalen Bildbearbeitung sind unter anderem:
- Bildsynthese , die darin besteht, Bilder aus mathematischen Modellen oder digitalen Daten zu erzeugen, unter Verwendung von Techniken wie Raytracing, nicht-fotorealistischem Rendering, prozeduraler Generierung usw.
- Virtuelle Realität , die darin besteht, eine immersive und interaktive Umgebung zu schaffen und zu simulieren, in der sich der Benutzer bewegen und handeln kann, unter Verwendung von Geräten wie Virtual-Reality-Headsets, Datenhandschuhen, Laufbändern usw.
- Augmented Reality (AR) besteht darin, virtuelle Elemente mithilfe von Geräten wie Smartphones, Tablets, Datenbrillen usw. in ein reales Bild einzublenden.
- 3D-Modellierung , die aus der Erstellung und Bearbeitung dreidimensionaler Objekte aus geometrischen Grundformen oder Punktwolken unter Verwendung von Software wie Blender, Maya, SketchUp usw. besteht.
- Videobearbeitung von Effekten zu Videosequenzen unter Verwendung von Software wie Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie usw.
- Videospiele , die aus dem Erstellen und Spielen interaktiver und spielerischer Szenarien bestehen, in denen der Spieler einen oder mehrere Charaktere oder Objekte steuert, wobei Plattformen wie Spielkonsolen, Computer, Smartphones usw. zum Einsatz kommen.
Digitale Bildkommunikation
Digitale Bildkommunikation umfasst die Übertragung und Verbreitung von Bildern über verschiedene Medien oder Netzwerke zu Informations-, Werbe- oder sozialen Zwecken. Anwendungsgebiete der digitalen Bildkommunikation sind unter anderem:
- Die Komprimierung redundanter oder kaum wahrnehmbarer Informationen zu reduzieren, um deren Speicherung oder Übertragung zu erleichtern.
- Kryptographie , die darin besteht, Bilder vor unberechtigtem Zugriff oder böswilliger Veränderung zu schützen, unter Verwendung von Techniken wie Verschlüsselung, digitalem Wasserzeichen, digitaler Signatur usw.
- Inhaltsbasierte Bildsuche , bei der Bilder gefunden werden, die einer textuellen oder visuellen Anfrage ähnlich oder relevant sind, unter Verwendung von Techniken wie der Extraktion visueller Merkmale , der Indexierung von Schlüsselwörtern, der visuellen Ähnlichkeit, der Rangfolge nach Relevanz usw.
- Gesichtserkennung , bei der die Identität einer Person anhand ihres Gesichts mithilfe von Techniken wie Merkmalserkennung, Mustervergleich, Deep Learning usw. identifiziert oder überprüft wird.
- Soziale Netzwerke , die aus dem Teilen und Kommentieren von Bildern mit anderen Nutzern bestehen, unter Verwendung von Plattformen wie Facebook, Instagram, Snapchat usw.
Digitale Bilder verstehen
Bildanalyse umfasst die Analyse und Interpretation von Bildern für wissenschaftliche, medizinische oder industrielle Zwecke. Anwendungsgebiete der digitalen Bildanalyse sind unter anderem:
- Computer Vision , die darin besteht, die menschliche visuelle Wahrnehmung zu simulieren und semantische oder geometrische Informationen aus Bildern zu extrahieren, unter Verwendung von Techniken wie semantischer Segmentierung, Objekterkennung, Bewegungsverfolgung, 3D-Rekonstruktion usw.
- Medizinische Bildgebung , die aus der Erzeugung oder Analyse von Bildern des menschlichen Körpers zu Diagnose- oder Behandlungszwecken besteht, unter Verwendung von Techniken wie Radiographie, Ultraschall, MRT, Tomographie usw.
- Wissenschaftliche Bildgebung , die aus der Erzeugung oder Analyse von Bildern natürlicher oder künstlicher Phänomene zu Forschungs- oder Erkundungszwecken besteht, unter Verwendung von Techniken wie Mikroskopie, Spektroskopie, Fernerkundung, Astrofotografie usw.
- Industrielle Bildgebung , die die Erstellung oder Analyse von Bildern von Industrieprodukten oder -prozessen zu Qualitätskontroll- oder Sicherheitszwecken unter Verwendung von Techniken wie maschinellem Sehen, zerstörungsfreier Prüfung, Infrarot-Thermografie usw.
Abschluss
Die Computerbildverarbeitung ist ein spannendes und sich rasant entwickelndes Feld , das zahlreiche Möglichkeiten zur Erstellung, Kommunikation und zum Verständnis digitaler Bilder bietet. Ob für Unterhaltung, Information oder Wissenschaft – die Computerbildverarbeitung ermöglicht die Produktion und Bearbeitung von Bildern von beispielloser Qualität und Detailtiefe. Gleichzeitig wirft sie jedoch ethische Herausforderungen und Fragen auf, etwa hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre, des Urheberrechts und der Authentizität von Bildern. Daher ist es der Computerbildverarbeitung zu erlernen Business Intelligence beispielsweise nutzt die Computerbildverarbeitung, um komplexe und große Datensätze zu analysieren und zu visualisieren und so die Entscheidungsfindung in verschiedenen Anwendungsbereichen zu unterstützen.
