4er bzw. 8er Nachbarschaften in der Bildverarbeitung

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denker

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Verfasst am: 16.03.2011, 17:55 Titel: 4er bzw. 8er Nachbarschaften in der Bildverarbeitung

Hallo Leute, mir liegt eine Matrix mit 200x200 Werten vor, welche die Entfernungen zu einer weißen Wand widerspiegeln. (3D Kamera) Um dieses etwas genauer zu gestalten würde ich gerne als ersten Schritt einen Filter programmieren der aus der vorhandenen Matrix eine neue macht in dem die Werte eines jeden Pixels mit einer 4er oder 8er Nachbarschaft gebildet werden. Wenn ich 4er Nachbarschaft verstanden habe, kann die 8er ja nicht mehr so schwer sein. Laughing

Mir ist das Randproblem bekannt, ich weiß leider nicht wie ich dieses Problem in Matlab umsetze. Vielleicht weiß ja einer von euch Abhilfe oder kennt einen guten Link.

Feinen Gruß

Hubertus

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Verfasst am: 17.03.2011, 08:29 Titel:

Moin denker,

Deine Frage ist nicht ganz klar. Du beschreibst kein Bildproblem - es liegen Dir "Entfernungen" vor. Durch Nachbarschaftsoperationen werden Deine Werte nicht genauer, weil Du damit künstliche (gewichtete) Werte erzeugst. Du kannst zwar die vorhandene Werte spreizen oder angleichen oder auch richtungsweise ändern. Bilde dazu einen Filterkern und gewichte ihn mit:

Code:

x=filter2(Filterkern,Matrix);

Funktion ohne Link?

Das Randproblem ist in der Funktion filter2 bereits gelöst.

Hubertus

denker

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Verfasst am: 17.03.2011, 15:19 Titel:

Danke für deine Antwort,
ich weiß das es sich eigentlich nicht um eine Bildverarbeitung im eigentlichen Sinne handelt. Ich arbeite mit einer 3D Kamera und möchte gerne einen Algorithmus entwickeln der eine Kante detektiert und dieser Kante folgt. Es gibt bei Matlab das schöne Tool Image Processing. Hier kann ich meine Distanzwerte als als eine Art Graustufenbild anzeigen lassen. Wenn dieses wirklich so ist, könnten doch eingentlich die Algorithmen für die Bildverarbeitung funktionieren. Im Grunde ist das eingentlich meine Frage oder eine von denen Laughing

gruß denker

Hubertus

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Verfasst am: 17.03.2011, 15:55 Titel:

"Theoretisch" liegst Du mit Deiner Annahme nicht verkehrt. Das Problem ist nur, dass die schöne IPT eine Reihe von Funktionen hat, die vielleicht nützllch sein können. Welche von denen soll es denn sein? Kanten sind zwar mehr oder weniger eindeutig, sie zu detektieren aber nicht immer einfach. Ein Ansatz wäre z.B. ein Hochpaßfilter, wie z.B. x=1/9*[-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1]; oder siehe:

http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/rese.....ncyFilt/highboostfilter.m

Versuche damit, ob Du überhaupt ansatzweise damit etwas erreichst. Es gibt viele unterschiedliche HP-Filter. Ein weiteres Thema wäre die Kantendetektion, wie z.B.

Code:

I=imread('1.tif');
figure; imshow(I);
I2=edge(I,'canny'); oder: I2=edge(I,'canny', .2);
figure; imshow(I2)

Funktion ohne Link?

Code:

k=0.75

[C1, Ct1]=edge(I,'canny',[],1.0);
[C2, Ct2]=edge(I,'canny',[],2.0);
[C3, Ct3]=edge(I,'canny',[],3.0);
[C4, Ct4]=edge(I,'canny',[],4.0);

C1=edge(I,'canny',k*Ct1,1.0);
C2=edge(I,'canny',k*Ct2,2.0);
C3=edge(I,'canny',k*Ct3,3.0);
C4=edge(I,'canny',k*Ct4,4.0);
ABCD=[ C1 C2; C3 C4];
figure; imshow(ABCD);

Funktion ohne Link?

Zu HP-Filter und Kantendetektion liefern die Suchmaschinen sehr viele Ergebnisse. Es wird sehr rasch zeigen, ob Du mit diesen Ansätzen überhaupt etwas erreichst. Wenn ja, musst Du nur noch optimieren - wenn nein, weitere Wege zur Kantendetektion beschreiben. Es kann z.B. sein, dass Du Deine Werte vorher glätten musst, weil sich sonst die Kanten nur unsauber und zerrissen zeigen.

Viel Glück

Hubertus


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