Was ist Bildverarbeitung?

Die Frage ist nicht ganz einfach zu beantworten, da es große Teilbereiche der Bildverarbeitung in z.B. Industrie, Multimedia, ... gibt, aber grundsätzlich kann die Bildverarbeitung in analoge und digitale Bildverarbeitung unterschieden werden. Dabei hängt es ganz vom Aufnahmesystem ab, ob das Bild als analoges Material vorliegt oder als digitale Daten (Bits und Bytes). Eine analoge Bildverarbeitung kann z.B. die Vergrößerung eines Fotofilmes mithilfe eines Projektors auf Fotopapier sein. Die digitale Bildverarbeitung wird durch die Umwandlung des analogen Lichtes mithilfe eines Bildsensors zu digitalen Daten erst möglich. Diese digitalen Daten können dann mithilfe von Computersystemen und Software verarbeitet werden.

Die analoge Bildverarbeitung ist heute durch die zunehmende Digitalisierung in den Hintergrund gerutscht. Methoden und Techniken sind für Liebhaber*innen heute noch als Hobby wiederzufinden. Ich möchte aber in diesem Blogartikel die analoge Fotografie nicht weiter beleuchten. Stattdessen möchte ich die digitale Bildverarbeitung und die Möglichkeiten durch Software genauer betrachten. Für weitere Informationen zur analogen Fotografie und Bildverarbeitung hilft die Website analoge-fotografie.de aus und bietet eine Bücherliste an.

Definition ... oder eher ein Definitionsversuch der digitalen Bildverarbeitung

Die digitale Bildverarbeitung beschreibt die Verarbeitung von Signalen. Dabei kann die Bildverarbeitung ungenau/ unscharf in zwei Teilbereiche unterschieden werden.

Bei der industriellen Bildverarbeitung werden mithilfe von unterschiedlichen Sensoren und Belichtungen z.B. Produkte auf Produktionsfehler (Einkerbungen, Verunreinigungen, ...) geprüft. Also wird die Bildverarbeitung als Qualitätskontrolle und zur Identifizierung von Teilen/ Produkten eingesetzt. Dies hat den großen Vorteil, dass diese zigfach schneller ist, als es durch einen Menschen je möglich wäre. [1]

Die Bildverarbeitung für Multimedia und Desktop-Publishing ist die Aufbereitung von Bildern mit z.B. Einarbeitung von Effekten, Farbgestaltung, Farbveränderungen, Trickeinblendungen, ..., um ein besseres Eindruckserlebnis für die menschliche Wahrnehmung zu erhalten. Dies wird oft auch als Bildbearbeitung bezeichnet und interpretiert als kompletter Unterschied zur Bildverarbeitung. Das ist aber falsch! Die Bildbearbeitung ist eher hier ein Synonym für die Bildverarbeitung im Multimediabereich. [1]

Zusammenfassung/ Definition: Die digitale Bildverarbeitung beschreibt die Verarbeitung von Bildern bzw. dem transformierten Signal aus einem einzelnen aufgenommenen Bild mithilfe von Algorithmen. Die Qualität einer Bildverarbeitung hängt von den gewählten Algorithmen, Leistung der Recheneinheiten (z.B. CPU) und den verwendeten Sensoren zur Bildaufnahme stark ab.

Ziele der digitalen Bildverarbeitung

Die digitale Bildverarbeitung umfasst viele verschiedene Prozesse. Diese erstrecken sich über die Umwandlung des analogen Lichtes mithilfe von Sensoren zu digitalen Bits und Bytes, der Gewinnung nützlicher Parameter aus der Analyse der digitalen Bits und Bytes, Verbesserung der Bildqualität (z.B. Reduktion des Rauschens, Schärfung der Konturen), die Auswertung der Daten durch Rechner, ... Das gemeinsame Ziel dieser Prozesse ist es nützliche Ergebnisse zu gewinnen, welche für weitere Prozesse eingesetzt werden können oder für den Menschen aussagekräftige Informationen bereitstellen.

Ziel der industriellen Bildverarbeitung

In der Industrie ist die Beurteilung einer Fertigung auf Qualität und Richtigkeit unersetzlich für die hochwertige Fertigung und Auslieferung der Produkte an Kunden. Deswegen ist die Auswertung der Bilder zum Zweck der Qualitätskontrolle, Identifizierung von Teilen, Fehlern und auch als Montagehilfe durch Smartglasses effizient. Fehlerwahrscheinlichkeiten des Menschen werden so durch die Fehlerwahrscheinlichkeit der Maschinen und ihren Algorithmen ersetzt.

Ziel der Multimedia Bildverarbeitung

Die Bildverarbeitung hier wird auch als Bildbearbeitung bezeichnet und ist ein Synonym für die Bildverbesserung, Bildvorverarbeitung und Bildaufbereitung. Es soll vor der Auswertung des Bildes eine Verbesserung/ Optimierung erfolgen. Dies umfasst die Reduzierung/ Verringerung von störenden Einflussgrößen (z.B. Rauschen, Verzerrungen) durch Schärfung von Konturen, Farbfilterung, geometrische Entzerrung, Kontrastverbesserungen, ... . Z.B. können Blitzerbilder von Temposündern so nachbearbeitet werden, dass auch ein unterbelichtetes Bild das Fahrzeug-Kennzeichen erkennbar macht.

Im Alltag wird die Bildbearbeitung eher mit einer Software wie Gimp, Photoshop, Bildbearbeitungs-Apps auf dem Smartphone oder Tablet oder auch den eingebauten Filtern in Social-Media Apps wie Instagram oder TikTok verbunden. Hier ist das Ziel, die Bilder in einem für uns Menschen positiveren Eindruck erscheinen zu lassen, um z.B. Produkte zu bewerben oder einen Pickel in einem Porträtist-Foto zu retuschieren.

Einsatzgebiete der Bildverarbeitung

Die folgende Liste ist nicht unendlich, aber sicherlich nicht vollständig.

• Medizin (z.B. Computertomografie, Mikroskopie)
• Meteorologie (Auswertung der Differenzen über die Zeit der Beobachtung eines Planeten und dem einfallenden Licht in ein Teleskope)
• Kartografie
• Planetenforschung
• Tunnel-, Tauchroboter mit Kamera und Drohnen mit Kamera
• Überwachung von Fließbandproduktionen durch Formüberwachung, Positionsüberwachung, ... (z.B. Suche von minimalen Unterschieden im Werkstück nach Rissen oder Verformungen)
• Überwachung der Sicherheitsanlagen von z.B. Gefängnissen (Bildveränderung löst einen Alarm aus, z.B. wenn ein Objekt sich plötzlich durch das Bild bewegt)
• Auswertung von Bildern durch den Menschen zu teuer ist (z.B. hunderttausende Satellitenbilder)

Orts- und Frequenzbereich in der Bildverarbeitung

Es wird auch teilweise als Ortsraum und Ortsfrequenzraum bezeichnet. Diese beiden Darstellungsformen sind für die Analyse und Betrachtung eines Bildes enorm wichtig. Deswegen ist es gut, den Unterschied zu kennen. Für den Laien, der nur Fotos mit einer Digitalkamera macht und diese in einem Bildbearbeitungsprogramm bearbeitet, ist dieser Abschnitt nicht unbedingt notwendig. Trotzdem kann es informativ sein, einen tieferen Einblick in die Bildverarbeitung zu bekommen, also Backstages mal hereinzuschauen. Deswegen versuche ich es in einfachen Worten zu erklären und vernachlässige hier die mathematischen Gleichungen der Fourier-Transformation. Für Elektrotechniker*innen und Softwareentwickler*innen ist es hilfreich, ein gutes Verständnis über dies Backstagebereich zu haben, um elektrische Schaltungen (z.B. PCB mit Sensoren) und Algorithmen in dem Bereich der Bildverarbeitung zu entwickeln.

Was ist der Ortsbereich bzw. Ortsraum?

Der Ortsraum ist die Darstellungsform des Bildes, welche mit dem menschlichen Auge eine einfache Interpretation zulässt. Z.B. ist hier mein Logo als Schwarz-Weiß-Bild dargestellt. Jeder Pixel hat genau einen der möglichen Grauwerte an einer bestimmten Position.

Das klingt jetzt etwas kryptisch, aber vielleicht wird es so klarer: „Ein Kamerabild ist für das menschliche System, also die menschliche Wahrnehmung mit den Augen, wahrscheinlich am besten geeignet.“

Deswegen lassen sich z.B. Kühe auf einem Foto von einer Foto-Kamera am besten in der Darstellung des Ortsraumes wiedererkennen. Das ist für uns Menschen im Frequenzraum nicht mehr so einfach oder gar unmöglich, wie wir gleich sehen werden.

Was ist der Frequenzbereich bzw. Frequenzraum?

Der Ortsraum macht ein Bild für uns Menschen gut visuell sichtbar und wir können uns an den meisten Abbildungen erfreuen, da wir diese interpretieren und verstehen können. Für den Computer ist das nicht so einfach und auch die Bildbearbeitung kann nicht alle Ziele der Bildmanipulation nur mit schön anzuschauenden Fotos erreichen. Deswegen braucht es Frequenzdarstellungen mithilfe von cos() und sin() Funktionen. Durch eine Fourier-Transformation wird das Bild in den Frequenzraum transformiert/ umgeformt.

Mein Logo und die Kühe sehen dann gleich nicht mehr so ansehnlich aus.

Eine unschöne Darstellung der Bilder, aber es ist für bestimmte Prozesse in der Bildverarbeitung notwendig ein Bild vom Orts- in den Frequenzraum zu übertragen. Somit öffnen sich für die Bildbearbeitung weitere Vorteile.

Tipp: Auf der Website ejectamenta.com können auch farbige Bilder transformiert werden.

Problem mit Bildern im Ortsraum

Ein Schwarz-Weiß-Bild besteht aus verschiedenen Grauwerten. Es gibt Operationen (Bildbearbeitungsmethoden), die im Ortsraum nur schwer umsetzbar sind. Z.B. eine Störung aus einem Bild herauszufiltern, wenn die Störung sich über das gesamte Bild gleichmäßig verteilt. Wird das Bild aber in den Frequenzraum überführt, dann kann die ganz bestimmte Frequenz der Störung isoliert und aus dem Bild entfernt werden. Dann wird das Bild wieder zurück in den Ortsraum transformiert und das Bild ist seine Störung im Idealfall komplett los.

Deswegen ist es eine gute Idee, das Bild in den Frequenzraum zu übertragen, um so die Zerlegung des Bildes in seine Teilfrequenzen leichter zu machen. Dann ist es auch leichter, mit Operationen das Bild zu entstören oder auch anderweitig zu bearbeiten.

Anmerkung

Die mathematischen Betrachtungen sind für ein vollständiges Verständnis der Vorteile der Bildtransformation mit Fourier-Transformation unbedingt notwendig, da eine Faltung im Ortstraum einer Multiplikation im Frequenzraum entspricht. Dies ist mit dem Hintergrund für eine performante Entwicklung von Computer-Algorithmen besonders wichtig.