Einführung in die Bildverarbeitung mit Matlab Schulung

Bildgrundlagen und Bildverarbeitung in MATLAB

1. Einführung in die digitale Bildverarbeitung

• Digitale Bilder und Pixel verstehen
• Bildausmaße, Auflösung und Datentypen
• Einführung in die MATLAB Image Processing Toolbox
• Grundlegenden Bildverarbeitungs-Workflow verstehen

2. Importieren und Visualisieren von Bildern

• Bilder in MATLAB laden
• Einblendung und Inspektion von Bildeigenschaften
• Arbeiten mit Bildausmaßen und Datentypen
• Vergleich verschiedener Bildrepräsentationen

3. Arbeiten mit Farbimages

• RGB-Farbimages verstehen
• Zugriff auf einzelne rote, grüne und blaue Kanäle
• Kombinieren und Manipulieren von Farbkanälen
• Umwandlung zwischen Farbrepräsentationen

4. Graustufen- und Binärimages

• Konvertieren von RGB-Images in Graustufen
• Helligkeitswerte verstehen
• Erstellen von Binärimages
• Grundlagen der Schwellwertbildung
• Vergleich von Graustufen- und Binärrepräsentationen

5. Bildmasken und Regionen von Interesse

• Bildmasken verstehen
• Erstellen logischer Masken
• Anwenden von Masken auf Bilder
• Auswahl und Analyse von Regionen von Interesse

6. Speichern und Exportieren von Bildern

• Speichern verarbeiteter Bilder
• Verwaltung von Bildformaten
• Exportieren von Ergebnissen zur weiteren Analyse

Praktische Übung: Erstellung eines grundlegenden MATLAB-Workflows zum Laden, Prüfen, Manipulieren, Maskieren und Speichern eines Bildes.

Bildverbesserung, Rauschunterdrückung, Registrierung und Merkmalerkennung

1. Interaktive Bildanalyse

• Interaktives Erkunden von Bildern
• Prüfen von Pixelwerten und Bildbereichen
• Auswahl von Regionen von Interesse
• Vergleich von Original- und verarbeiteten Bildern

2. Bildverbesserung

• Verbesserung der Bildsichtbarkeit
• Anpassung der Bildhelligkeit
• Kontrastverstärkung
• Vorbereitung von Bildern für nachfolgende Analysen

3. Rauschen und Bildrestaurierung

• Häufiges Bildrauschen verstehen
• Erkennen von Rauschen in Bildern
• Anwendung von Glättungstechniken
• Vergleich verschiedener Ansätze zur Rauschunterdrückung
• Ausgleich zwischen Rauschentfernung und Bewahrung von Bilddetails

4. Bildausrichtung und Registrierung

• Bildregistrierung verstehen
• Ausrichtung von Bildern mit unterschiedlichen Blickwinkeln oder Positionen
• Auswahl geeigneter Registrierungsansätze
• Bewertung der Ausrichtungsgenauigkeit

5. Erstellung von Panoramabildern

• Kombinierung überlappender Bilder
• Erkennung korrespondierender Bildmerkmale
• Ausrichtung und Verschmelzung von Bildern
• Erstellung einer Panoramazene

6. Erkennung geometrischer Merkmale

• Erkennung gerader Linien
• Erkennung von Kreisen
• Das Konzept der Hough-Transformation verstehen
• Anwendung der Linien- und Kreiserkennung auf praktische Bilder

Praktische Übung: Entfernen von Rauschen aus einem Bild, Ausrichten mehrerer Bilder, Erstellung einer Panorama und Erkennung geometrischer Merkmale.

Histogramme, Filterung und Bildsegmentierung

1. Bildhistogramme

• Bildhelligkeitsverteilungen verstehen
• Erstellung und Interpretation von Histogrammen
• Histogrammbasierte Bildanalyse
• Nutzung von Histogrammen zur Unterstützung der Schwellwertauswahl
• Vergleich von Bildeigenschaften mit Hilfe von Histogrammen

2. 2D-Bildfilterung

• Raumfilterung verstehen
• Grundlagen der Bildkonvolution
• Gestaltung von 2D-Filterkernen
• Anwendung von Filtern auf Bilder
• Glättung und Schärfung
• Vergleich verschiedener Filterantworten

3. Kanten Erkennung

• Kanten in Bildern verstehen
• Gradientenbasierte Kantenerkennung
• Erkennung von Objektgrenzen
• Auswahl geeigneter Kantenerkennungsmethoden
• Verbesserung der Kantenerkennung durch Vorverarbeitung

4. Objektsegmentierung

• Einführung in die Bildsegmentierung
• Trennung von Vordergrundobjekten von Hintergründen
• Segmentierung basierend auf Schwellwerten
• Segmentierung basierend auf Helligkeit
• Bewertung der Segmentierungsergebnisse

5. Farbbasierte Segmentierung

• Farbräume verstehen
• Auswahl nützlicher Farbinformationen
• Segmentierung von Objekten basierend auf Farbe
• Berücksichtigung von Beleuchtungsschwankungen

6. Texturbasierte Segmentierung

• Texturinformationen verstehen
• Identifizierung von Objekten anhand von Texturmerkmalen
• Kombination von Texturinformationen mit anderen Segmentierungstechniken

Praktische Übung: Entwicklung eines vollständigen Segmentierungs-Workflows unter Verwendung von Filterung, Kantenerkennung, Helligkeits-, Farb- und Texturinformationen.

Automatisierte Bildanalyse, Morphologie und Objektmessung

1. Stapelbildverarbeitung

• Automatisierte Bildverarbeitungs-Workflows verstehen
• Laden mehrerer Bilder aus einem Ordner
• Anwendung der gleichen Verarbeitungsschritte auf Bildsammlungen
• Speichern und Organisieren von Analyseergebnissen
• Erstellung wiederverwendbarer MATLAB-Skripte für die Bildanalyse

2. Morphologische Bildverarbeitung

• Einführung in die mathematische Morphologie
• Strukturiertelemente
• Erosion und Dilatation
• Öffnung und Schließung
• Auffüllen von Löchern und Entfernen unerwünschter Bereiche
• Verfeinerung von binären Segmentierungsergebnissen

3. Formbasierte Objektsegmentierung

• Identifizierung von Objekten basierend auf Form
• Trennung verbundener Objekte
• Entfernen kleiner oder unerwünschter Objekte
• Verfeinerung von Objektgrenzen
• Kombination von Segmentierungs- und Morphologietechniken

4. Messung von Objekteigenschaften

• Erkennung einzelner Objekte
• Messung von Objektfläche und Umfang
• Umkreisende Rechtecke und Schwerpunkte
• Form- und geometrische Messungen
• Extraktion von Objekteigenschaften zur weiteren Analyse

5. Quantitative Bildanalyse

• Umwandlung von Bildverarbeitungsergebnissen in numerische Daten
• Erstellung von Messwerttabellen
• Vergleich von Objekten
• Identifizierung von Objekten basierend auf gemessenen Eigenschaften
• Exportieren von Analyseergebnissen

6. End-to-End-Bildverarbeitungs-Workflow

Die Teilnehmer kombinieren die im Kurs erlernten Techniken, um einen vollständigen Bildanalyse-Workflow zu entwickeln:

Bildaufnahme → Vorverarbeitung → Verbesserung → Filterung → Segmentierung → morphologische Verarbeitung → Objekterkennung → Messung → Berichterstattung

Praktische Übung: Entwicklung einer automatisierten MATLAB-Anwendung, die eine Sammlung von Bildern verarbeitet, Objekte segmentiert, Formeigenschaften extrahiert und quantitative Ergebnisse erzeugt.

Praktische Übungen

Während des Kurses arbeiten die Teilnehmer an praktischen Beispielen, die Folgendes umfassen:

• Bildverbesserung und Visualisierung
• Analyse von RGB- und Graustufenimages
• Rauschunterdrückung
• Bildfilterung
• Erstellung von Panoramen
• Linien- und Kreiserkennung
• Kantenerkennung
• Farb- und Textursegmentierung
• Morphologische Verarbeitung
• Formbasierte Objekterkennung
• Objektmessung
• Automatisierte Stapelverarbeitung