Binarisierung

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Die Binarisierung kann als Verfahren zur Segmentierung angewendet werden, wenn sich alle Punkte des "Objekts" und alle Punkte des "Hintergrunds" im Grauwert deutlich unterscheiden. Das Verfahren ist dann trivial: Es wird ein Schwellwert so gewählt, dass alle Objekt-Punkte einen Grauwert größer als der Schwellwert haben und entsprechend alle Punkte des Hintergrunds einen kleineren Grauwert (oder umgekehrt).

Ein EyesWeb_Programm ("Patch") für Eyesweb 3.3 binarisierung.eyw zur Binarisierung ist nachfolgend gezeigt.

Eyw binarisierung.png

Auf der linken Seite im Patch befindet sich ein Modul zur Eingabe eines Videos, welches durch den Block „Start“ beim Aktivieren des Patches gestartet wird. Dann erfolgt eine Konvertierung des Farbbildes in ein Grauwertbild und anschließend die Binarisierung.

Die Module "IMG" Img eyw symbol.png dienen zur Anzeige eines Bildes.

Der Patch für Eyesweb XMI 5.2 binarisierung_xmi_a.eywx zur Binarisierung sieht entsprechend aus.

Eywx binarisierung xmi a.png


Wenn es möglich ist, die Aufnahme-Situation entsprechend dieser Einschränkung zu gestalten, können gute Ergebnisse erzielt werden. In vielen Fällen ist diese Anforderung allerdings nicht erfüllbar. Dann müssen andere Verfahren verwendet bzw. der Binarisierung vorgeschaltet werden, wie dies in den nachfolgenden Kapiteln beschrieben ist.

Im nachfolgenden Beispiel ist eine (realistische) Szene gezeigt, bei welcher der Hintergrund sowohl helle als auch dunkle Bereiche beinhaltet. Gleiches gilt für die Person. Dementsprechend existiert kein Schwellwert für die Binarisierung, bei welchem alle Grauwerte der Person (also des zu erkennende "Objekts") größer oder kleiner als alle Hintergrundpunkte sind. Die Person ist also durch eine Binarisierung nicht vom Hintergrund separierbar. Nachfolgend ist zunächst das Eingabebild (Grauwertbild) und dann die Ergebnisse der Binarisierung mit dem Schwellwert 127 bzw. 50 gezeigt:

Input gw 050.jpg Bin127 050.jpg Bin50 050.jpg

Ist dagegen ein deutlicher Kontrast zum Hintergrund vorhanden, so kann auch die Binarisierung ein gutes Ergebnis bei der Segmentierung liefern. Nachfolgend zunächst wieder das Eingabebild und dann das Ergebnis der Binarisierung.

Input jog gw 000.jpg Jog bin240 000.jpg

Da die Binarisierung nur in sehr eingeschränktem Maße einsetzbar ist, werden in den Artikeln

weitere Methoden der Segmentierung betrachtet.