Bildverarbeitung mit MATLAB

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Importieren und Visualisieren von Bildern

Ziel: Importieren und visualisieren verschiedener Bildtypen in MATLAB. Bearbeiten von Bildern zur Optimierung nachfolgender Analyseschritte.

• Importieren, Überprüfen und Anzeigen von Bildern
• Konvertieren zwischen Bildformaten
• Visualisieren der Verarbeitungsergebnisse
• Exportieren von Bildern

Vorverarbeitung von Bildern

Ziel: Verbessern von Bildern für die Analyse mithilfe gängiger Vorverarbeitungstechniken wie Kontrastanpassung und Rauschfilterung.

• Verfeinern des Kontrasts
• Reduzieren von Rauschen durch räumliche Filterung
• Angleichen eines inhomogenen Hintergrunds
• Verarbeiten von Bildern in einzelnen Blöcken
• Messen der Bildqualität

Farb- und Textursegmentierung

Ziel: Segmentieren von Objekten aus einem Bild anhand von Farbe und Textur. Verwenden statistischer Maße zur Charakterisierung von Texturmerkmalen und zur Messung der Texturähnlichkeit zwischen Bildern.

• Umwandlung zwischen Bildfarbräumen
• Segmentierung von Objekten anhand von Farbattributen und Farbunterschieden
• Segmentierung von Objekten anhand ihrer Textur unter Verwendung nichtlinearer Filter
• Analyse der Bildtextur mithilfe statistischer Messgrößen wie Kontrast und Korrelation

Verbessern der Segmentierung

Ziel: Verbessern der Ergebnisse der Binärsegmentierung durch Verfeinerung der Segmentierungsmaske. Verwenden interaktiver und iterativer Techniken zur Segmentierung von Bildbereichen.

• Verwenden morphologischer Operationen zur Verfeinerung von Segmentierungsmasken
• Segmentieren von Bildern und interaktives Verfeinern der Ergebnisse
• Verwenden iterativer Techniken zur Weiterentwicklung der Segmentierung aus einem Startwert

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Suchen und Analysieren von Objekten

Ziel: Zählen und kennzeichnen von Objekten, die in einer Segmentierung erkannt wurden. Messen von Objekteigenschaften wie Fläche, Umfang und Schwerpunkte.

• Extrahieren und Beschriften von Objekten in einer Segmentierungsmaske
• Messen von Formeigenschaften
• Trennen benachbarter und überlappender Objekte mithilfe der Wasserscheidetransformation

Erkennen von Kanten und Formen

Ziel: Erkennen von Objektkanten und Extrahieren von Grenzpunktpositionen. Erkennen von Objekten anhand von Formen wie Linien und Kreisen.

• Erkennen von Objektkanten
• Identifizieren von Objekten durch Erkennen von Linien und Kreisen
• Durchführen einer Batch-Analyse über Bildersätze

Räumliche Transformation und Bildregistrierung

Ziel: Vergleichen von Bildern mit unterschiedlichen Maßstäben und Ausrichtungen durch geometrische Ausrichtung.

• Anwenden geometrischer Transformationen auf Bilder
• Ausrichten von Bildern mithilfe der Phasenkorrelation
• Ausrichten von Bildern mithilfe der Punktzuordnung

Automatisierung der Bildregistrierung mit Bildmerkmalen

Ziel: Erkennen, extrahieren und abgleichen von Bildmerkmalen zur Automatisierung der Bildregistrierung.

• Erkennen und Extrahieren von Merkmalen
• Abgleich von Merkmalen zur Schätzung der geometrischen Transformation zwischen zwei Bildern