Hallo,
ich würde gerne "messen" wie verrauscht ein bild ist (oder wie körnig). sowas gibt es doch sicherlich.
weiß jemand, unter welchen schlagwörtern ich was dazu finde? oder hat jemand einen konkreten literaturtip für mich?
oder einfach nur eine idee, wie man das machen könnte (bei unterschiedlichen ausgangsqualitäten bezüglich helligkeit und kontrast...
july
Auch hallo.
ich würde gerne "messen" wie verrauscht ein bild ist :(oder wie
körnig). sowas gibt es doch sicherlich.
weiß jemand, unter welchen schlagwörtern ich was dazu :finde?
oder hat jemand einen konkreten literaturtip für mich?
'Numerisches Rauschen' wäre eine Idee von mir, also das Aufspüren & Erkennen von Approximationsfehlern. Und das Originalbild braucht man natürlich auch noch ;-)
Ansonsten würde ich das Buch von Thomas Nischwitz empfehlen: http://www.cs.fhm.edu/~nischwit/cgbv-buch/
Weitere Ideen: 'Optotechnik & Bildverarbeitung', Wavelets, numerische Approximation, Grautöne...
HTH
mfg M.L.
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http://www.grafikprogrammierung.de
http://www.hanser.de/buch.asp?isbn=3-446-22150-6&are...
http://www.3d-meier.de
http://www.opengl.org
http://www.derentwickler.de/itr/online_artikel/pseco...
google.de "transformation.pdf"
Hallo July,
mach dich mal unter "Median Filter" kundig - damit wird Rauschen entfernt, indem jedes Pixel an seine nächsten Nachbarn angelichen wird. Was du brauchst, ist die umgekehrte Operation, du könntest also ein Medianfilter zur Rauschreduktion anwenden und das Ergebnis vom Original abziehen.
Gruss Reinhard
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Hallo Reinhard,
mach dich mal unter "Median Filter" kundig - damit wird
Rauschen entfernt, indem jedes Pixel an seine nächsten
Nachbarn angelichen wird. Was du brauchst, ist die umgekehrte
Operation, du könntest also ein Medianfilter zur
Rauschreduktion anwenden und das Ergebnis vom Original
abziehen.
vielen dank für deinen vorschlag. hab es ausprobiert, doch es führt nicht zum gewünschten ergebnis. grund dafür könnte sein, dass das bild zwei features enthält, die ich gerne getrennt betrachten möchte. zum einen sind die bilder von einer schlechten grundqualität, d.h. ziemlich verrauscht. zum anderen befinden sich darin objekte, deren oberflächenstrukur optisch "glatt" oder "körnig" aussehen kann (wobei das "glatte" ja auch grundverrauscht ist). nur ist es wohl so, dass dein vorschlag wohl diese körnigkeit vom rauschen nicht unterscheiden kann. wenn ich drauf schau, ist das kein problem... aber erklär das mal einem rechner *sfz*
trotzdem vielen dank. ich versuch mich weiter...
july
vielen dank für deinen vorschlag. hab es ausprobiert, doch es
führt nicht zum gewünschten ergebnis. grund dafür könnte sein,
dass das bild zwei features enthält, die ich gerne getrennt
betrachten möchte. zum einen sind die bilder von einer
schlechten grundqualität, d.h. ziemlich verrauscht. zum
anderen befinden sich darin objekte, deren oberflächenstrukur
optisch "glatt" oder "körnig" aussehen kann (wobei das
"glatte" ja auch grundverrauscht ist). nur ist es wohl so,
dass dein vorschlag wohl diese körnigkeit vom rauschen nicht
unterscheiden kann. wenn ich drauf schau, ist das kein
problem... aber erklär das mal einem rechner *sfz*
trotzdem vielen dank. ich versuch mich weiter...
july
Hallo July,
es ist klar, dass zwischen einer verrauschten und einer von Natur aus körnigen Oberfläche nicht unterschieden werden kann. Das liegt in diesem Fall auch nicht an der mangelnden Intelligenz deines Computers, sondern es geht prinzipiell nicht. Das Medianfilter beseitigt ja auch nicht das Rauschen, sondern jede Struktur unterhalb einer bestimmten Grösse.
Deine Aufgabenstellung wäre nur lösbar, wenn zusätzlich das unverrauschte Original zur Verfügung stünde. Ohne Zusatzinformation weisst du ja auch nicht wirklich, welche Oberfläche glatt ist.
Nichtsdestoweniger erfüllen Rauschfilter ihre Aufgabe recht gut, auch wenn sie u.U. etwas von der Wirklichkeit mit beseitigen - das weiss man ja nachher nicht mehr.
Gruss Reinhard
hallo reinhard,
es ist klar, dass zwischen einer verrauschten und einer von
Natur aus körnigen Oberfläche nicht unterschieden werden kann.
Das liegt in diesem Fall auch nicht an der mangelnden
Intelligenz deines Computers, sondern es geht prinzipiell
nicht.
das möchte ich so nicht hinnehmen. schließlich wissen wir, dass EIN supercomputer das sehr wohl kann (der verbund unserer grauen zellen). klar, dass unserer gehirn noch lange allen künstlichen rechenmaschinen in diesen dingen weit vorraus sein wird, aber ich denke es lohnt sich schon darüber nachzudenken, wie man den abstand verkürzen kann...
mein motto: was ich visuell verarbeiten kann, kann auch einer maschine irgendwann irgendwie beigebracht werden... erklär mal einem biologen, dass ein computer nicht so intelligent grauwertklumpen analysieren/klassifizieren kann, wie es ein flüchtiger blick auf das bild schafft.
aber mit meinen momentanen mitteln kann ich das wohl vergessen...
so long,
july
Hi July,
das möchte ich so nicht hinnehmen. schließlich wissen wir,
dass EIN supercomputer das sehr wohl kann (der verbund unserer
grauen zellen). klar, dass unserer gehirn noch lange allen
künstlichen rechenmaschinen in diesen dingen weit vorraus sein
wird, aber ich denke es lohnt sich schon darüber nachzudenken,
wie man den abstand verkürzen kann...
Unsem Gehirn steht ja auch eine Sequenz von gleichen Bildern zur Verfügung. Es "rechnet" also mit Hilfe der zeitlichen Abfolge, was, wie gesagt, auch ein Computer kann.
Gruß
Alexander
Unsem Gehirn steht ja auch eine Sequenz von gleichen Bildern
zur Verfügung. Es "rechnet" also mit Hilfe der zeitlichen
Abfolge, was, wie gesagt, auch ein Computer kann.
Und was ist wenn ich mir ein verrauschten Photo anschaue ? Ich glaube der entscheidende Unterschied ist, dass das Gehirn auf eine große Datenbank mit Informationen über Objekte und deren Oberflächen zurückgreifen kann, die einem Programm in der Regel nicht zur Verfügung steht. Auf diese Weise kann es Unterscheiden ob die Körnung durch das Objekt selbst oder durch die schlecht Photoqualität verusacht wird.
Beispiel:
Graues Objekt, körnig -> Kiesweg -> Soll so sein, Photo OK
Graues Objekt, körnig -> Stahlplatte -> Sollte glatt sein, Photo verrauscht
Abgesehen davon liesse sich wohl auch der Algorithmus weiter verbessern. Ein Ansatz wäre z.B zwischen Photos zu unterscheiden die insgesamt körnig sind und solchen die es nur in bestimmten Bereichen sind. Da die Photoqualität für das gesamt Bild gleich ist, liesse sich schlußfolgern, dass es sich im ersten Fall um ein körniges Bild handelt und im zweiten um ein Bild von körnigen Objekten.
Grüße,
Daniel Raffler
hallo daniel,
Beispiel:
Graues Objekt, körnig -> Kiesweg -> Soll so sein, Photo
OK
Graues Objekt, körnig -> Stahlplatte -> Sollte glatt
sein, Photo verrauscht
stimmt, die zusätzlichen informationen machen es aus. wir wissen, wie ein kiesweg aussehen kann. und selbst wenn ich vorher nichts über das fotografierte objekt weiß, kann ich möglicherweise den kies identifizieren...
Abgesehen davon liesse sich wohl auch der Algorithmus weiter
verbessern. Ein Ansatz wäre z.B zwischen Photos zu
unterscheiden die insgesamt körnig sind und solchen die es nur
in bestimmten Bereichen sind. Da die Photoqualität für das
gesamt Bild gleich ist, liesse sich schlußfolgern, dass es
sich im ersten Fall um ein körniges Bild handelt und im
zweiten um ein Bild von körnigen Objekten.
ich könnte höchstens einen vergleich zwischen überhaupt nicht körnig (nur verrauscht) und verrauscht (überall) und körnig (in gewissen bereichen) machen...
mal schauen, meine grauen zellen laufen gerade auf hochtouren um neue wege zu erschließen :)
vg, july
hi alexander,
Unsem Gehirn steht ja auch eine Sequenz von gleichen Bildern
zur Verfügung. Es "rechnet" also mit Hilfe der zeitlichen
Abfolge, was, wie gesagt, auch ein Computer kann.
na ja, mit "zeit" hat das ja aber irgendwie nicht so viel zu tun. es hat vergleichsinformationen ("wissen"), da stimm ich dir zu, aber diese infos lassen sich meiner meinung nach nicht zeitlich zum betrachteten objekt einordnen, bzw. ist die zeitliche info völlig irrelevant.
oder seh ich das falsch?
vg, july