Bildverarbeitung Ad Oculos by Dr.-Ing. Henning Bässmann, Prof. Dr.-Ing. Philipp W.

By Dr.-Ing. Henning Bässmann, Prof. Dr.-Ing. Philipp W. Besslich (auth.)

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Der Vorgang zur Transformation der Spalten verläuft entsprechend. Zur Demonstration von Manipulationen von Bildern im Ortsfrequenzbereich seien beispielhaft die Realisierungen eines einfachen Tiefpasses bzw. Hochpasses erläutert. Im Fall des Tiefpasses bedarf es der Unterdrückung der hohen Ortsfrequenzen. Zu diesem Zweck werden im Real- und Imaginärteil des Ortsfrequenzbildes sämtliche Einträge um einen in der Mitte liegenden kreisförmigen Ausschnitt herum auf Null gesetzt. Im Fall des Hochpasses sind die Einträge in diesem Ausschnitt auf Null zu setzen.

Es sollte also problemlos möglich sein, die beiden Bereiche voneinander zu trennen. Diesem Zweck dient gewöhnlich ein Grauwerthistogramm (vgl. Abb. 1), in dem die Häufigkeit des Auftretens eines bestimmten Grauwertes aufgetragen ist. Hier werden die beiden Grauwertbereiche besonders deutlich sichtbar. Legt man nun eine Schwelle zwischen die Maxima des Histogramms und ordnet den Grauwerten unterhalb dieser Schwelle '0' und den übrigen Grauwerten '1' zu, so erhält man das dargestellte Binärbild. Im Fall von Histogrammen mit mehr als zwei ausgeprägten Maxima bedarf es natürlich weiterer Schwellen.

2) bedeutet dieses ein erhebliches Mehr an Rechenzeit. Stellt man hingegen die Rechenzeiten globaler Operationen (vgl. Kap. 4) denen lokaler Operationen gegenüber, so sind letztere recht ". "genugsam Abschließend sei davor gewarnt, von lokalen Operatoren eine bilderkennende Funktion zu erwarten. Auch hier sei eine Analogie herangezogen: Schiebt man eine Pappe mit einem kleinen Loch in der Mitte über ein Gemälde, so wird niemand den Inhalt des Gemäldes erkennen, selbst wenn es sich um ein sehr bekanntes handelt.

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