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main.typ (9566B)


      1 #show link: it => [#text(blue)[#underline[#it]]]
      2 
      3 #set page(
      4   header: box(width: 1fr, stroke: (bottom: 1pt), outset: (bottom: 3pt), [
      5   #smallcaps[Bildverarbeitung]
      6   #h(1fr)
      7   _Gero Beckmann_
      8   ]),
      9   footer: [
     10   #h(1fr)
     11   #link("https://source.orangerot.dev/University/bildverarbeitung-etit-cheatsheet")
     12   ]
     13 )
     14 #set heading(numbering: "1.1")
     15 #show heading: it => [
     16     Aufgabe #counter(heading).display(): #it.body
     17 ]
     18 
     19 = Allgemeine Fragen #h(1fr) (20 P)
     20 
     21 Wie viele Dimensionen hat eine Farbvalenz? Woher kommt die Repräsentation?
     22 Was sind metamere Farbreize?
     23 Welcher Farbraum eignet sich zur Farbabstandsmessung?
     24 
     25 *Abtasttheorem nach Shannon*  
     26 $f_max$ bandbegrenztes Signal aus einer Folge von äquidistanten Abtastwerten 
     27 exakt rekonstruiert werden kann, wenn es mit einer Frequenz von größer gleich 
     28 $2 dot f_max$  abgetastet wurde. 
     29 
     30 == Lochkamera
     31 
     32 #grid(
     33   columns: (1fr, 1fr),
     34   [
     35     #emph([Vorteile])
     36     - unendliche Schärfentiefe/dünnes Loch (theoretisch)
     37   ],
     38   [
     39     #emph([Nachteile])
     40     - wenig Licht zum Sensor; lange Belichtung
     41     - Loch nicht unendlich dünn $->$ Unschärfescheibchen
     42     - Beugung an Blende
     43   ]
     44 )
     45 
     46 
     47 #grid(
     48 columns: 2,
     49 [
     50 Abbildungsformel $1 / f = 1 / g + 1 / b$
     51 
     52 Vergrößerung 
     53 $V = "Bildgröße" / "Objektivgröße" = - b / z_c = - b / g = - f / (g - f) = - 1 / (q / f - 1)$
     54 ],
     55 image("res/lense-001.png")
     56 )
     57 
     58 #image("res/perspective-001.png")
     59 #grid(
     60   columns: 3 * (1fr,),
     61   align: center,
     62   [entozentrische Perspektive],
     63   [telezentrische Perspektive],
     64   [hyperzentrische Perspektive]
     65 )
     66 
     67 *Chromatische Aberration*: unterschiedliche Wellenlängen werden unterschiedlich
     68 gebrochen. 
     69 - Linsensystem aus zwei/drei Linsen $->$ Brennpunkte der Wellenlängen stimmen überein
     70 - Spiegeloptiken: Reflexionsgesetz gilt unabhängig der Wellenlänge
     71 - Monochromatisches Licht
     72 
     73 #pagebreak()
     74 
     75 #grid(
     76   columns: 2, 
     77   column-gutter: 2cm,
     78   [
     79   *Photometrie*: objektive Größen, Physikalisch \
     80   *Radiometrie*: subjektive Größen; sichtbares Licht
     81 
     82   *photopisch* (Tag): am besten (MAX) bei 555nm \
     83   *skotopisch* (Nacht): am besten (MAX) bei 500nm
     84   ],
     85   [
     86   *Rezeptoren Auge*
     87   - L-Zapfen (Rot-Rezeptoren)
     88   - M-Zapfen (Grün-Rezeptoren)
     89   - S-Zapfen (Blau-Rezeptoren)
     90   - Stäbchen (Licht)
     91   ]
     92 )
     93 
     94 Warum keine Rot-Grün Valenz
     95 Sinnesreize der Zapfen werden zu kombinierten Nervensignalen kombiniert
     96 (Rot-Grün, Blau-Gelb verschmieren)
     97 - R-G Chromanz
     98 - Luminanz
     99 - B-Y Chromanz
    100 
    101 *Farbvalenz*: Beschreibung des Farbeindrucks mit 3 Dimensionen
    102 
    103 *Metamer*: verschiedene Farbreize (Spektren) mit identischer Farbvalenz (Orange = Rot + Gelb)
    104 
    105 #grid(
    106   columns: 2,
    107   [
    108     *Weißpunkt*: $x = y = 1 / 3$
    109 
    110     *Spektralfarbenkurve*: Rad
    111 
    112     *Purpurlinie*: untere Linie
    113 
    114     *additive Mischung*: alle Farben in der konvexen Hülle der zu mischenden Punkte
    115 
    116     *CIELAB* zur Farbabtastung \
    117     Helligkeit $L^* = root(3, Y)$ \
    118     $a^*$: Rot-Grün \
    119     $b^*$: Gelb-Blau
    120   ],
    121   image(height: 200pt, "res/color-001.jpg")
    122 )
    123 
    124 *CMOS vs CCD*
    125 2 Vorteile + 2 Nachteile
    126 
    127 #table(
    128   columns: (1fr, 1fr),
    129   table.header([*CMOS*], [*CCD*]),
    130   [
    131     Vorteile
    132     #set list(marker: [+])
    133     - frei Adressierbar (schnelle Teilbilder)
    134     - hoher Dynamikbereich
    135     - geringer Energiebedarf
    136     - geringe Herstellungskosten
    137     - hohe Dichte (geringe Baugröße)
    138   ],
    139   [
    140     Vorteile
    141     #set list(marker: [+])
    142     - lineare Charakteristik
    143     - Sättigung
    144   ], 
    145   [
    146     Nachteile
    147     #set list(marker: [-])
    148     - Empfindlichkeitsunterschiede in Pixeln (kalibrierbar)
    149     - Verstärkungsunterschiede in Pixeln (kalibrierbar)
    150     - hoher Dunkelstrom
    151   ],
    152   [
    153     Nachteile
    154     #set list(marker: [-])
    155     - *Blooming*: Überlaufen der Ladung in (vertikalen) Nachbarzellen
    156     - *Smear*: Belichtung während des Verschieben der Ladung
    157   ]
    158 )
    159 Dunkelstrom: falsches Bildsignal durch thermisches Rauschen; durch kühlen beheben
    160 
    161 #pagebreak()
    162 
    163 *Histogramm-Spreizung*
    164 
    165 #align(center, image(
    166 height: 80pt,
    167 "res/histogramm-001.jpg"
    168 ))
    169 
    170 Histogramm ausreichen, zeichnen
    171 
    172 $ 
    173 hat(P)_i = 1 / "MN" sum^(M-1)^(m=0) sum^(N-1)_(n=0) delta^(q_i)_(g_"mn"), 
    174 i=0,...,K-1
    175 "Kronecker-Delta: " delta^b_a := cases(1 "für" a = b, 0 "für" a != b)
    176 $
    177 
    178 Histogramm-Spreizung Formen 
    179 $gamma(g) = (g - g_min) (q_(k-1) - q_0) / (g_max - g_min) + q_0$, 
    180 $gamma(g_min) = q_0, gamma(g_max) = q_(K-1)$
    181 
    182 *Radon-Transformation* (finde geradenhafte Strukturen; Winkel $phi$ = x, Distanz u = y)
    183 
    184 #pad(bottom: 15pt, align(center,grid(
    185   columns: 2,
    186   rows: 100pt,
    187   column-gutter: 40pt,
    188   figure(image("res/hough-001.jpg"), caption: [Originalbild]),
    189   figure(image("res/hough-002.jpg"), caption: [Hough-Transformation])
    190 )))
    191 
    192 $ 
    193 g(u, phi) = R{g(x)} := integral.double^inf_inf g(x) delta(x^T e_phi - u) dif x 
    194 "         ,mit" phi in [0, pi), u in R, e_phi = vec(cos phi, sin phi)
    195 $
    196 
    197 Integrationsgerade $phi$-Gerade:
    198 $delta(x^T e_phi - u) = cases(inf "für" x^T e_phi - u = 0, 0 "für" x^T e_phi - u != 0)$
    199 sorgt dafür, dass Bildwerte längs Geraden mit Parametern u (Ursprungsabstand)
    200 und $phi$ (Winkel) aufintegriert werden. 
    201 
    202 Enthält $g(x)$ eine $delta$-Gerade $delta(v^T u_phi_0 - u_0)$, so zeigt $g(u,
    203 phi)$ ein ausgeprägtes Maximum bei $phi = phi_0, u = u_0$
    204 
    205 *Hough-Transformation* Radon-Transformation für Binärbilder
    206 
    207 Für jeden gesetzten Bildpunkt $g(x) = 1$ wird die Geradengleichung $x^T e_phi - u = 0$
    208 ausgewertet: \ $u = x^T e_phi = x cos phi + y sin phi$
    209 
    210 #set box(inset: 4pt)
    211 
    212 #grid(
    213   columns: 3 * (1fr,),
    214   grid(
    215     columns: 5,
    216     box[ ], box[2], rect[1], rect[0], rect[0],
    217     box[y], box[1], rect[0], rect[1], rect[0],
    218     box[ ], box[0], rect[0], rect[0], rect[1],
    219     box[ ], box[ ], box[0], box[1], box[2],
    220     box[ ], box[ ], box[ ], box[x], box[ ],
    221   ),
    222   table(
    223     columns: 5,
    224     table.header([$x$ \\ $phi$], $0$, $pi / 6$, $pi / 3$, $pi / 2$),
    225     $(2,0)^T$, $2$, $2$, $1$, $0$,
    226     $(1,1)^T$, $1$, $1$, $1$, $1$,
    227     $(0,2)^T$, $0$, $1$, $2$, $2$
    228     ),
    229   grid(
    230     columns: 6,
    231     box[ ], box[3], rect[0], rect[0], rect[0], rect[0],
    232     box[ ], box[2], rect[1], rect[1], rect[1], rect[1],
    233     box[y], box[1], rect[1], rect[2], rect[2], rect[1],
    234     box[ ], box[0], rect[0], rect[0], rect[0], rect[1],
    235     box[ ], box[ ], box[0], box[$pi/6$], box[$pi/3$], box[$pi/2$],
    236     box[ ], box[ ], box[ ], box[x], box[ ], box[ ]
    237   ),
    238 )
    239 
    240 #v(-1cm)
    241 *Karhunen-Loève-Transformation* \
    242 (reduziere Korrelation zwischen Kanälen zu einem mit viel Information)
    243 - Schätzung der Kovarianzmatrix $C_"gg"$ der Farbwerte
    244 - Lösung des Eigenwertproblems
    245 - zeilenweise Anordnung der Eigenvektoren in absteigender Reihenfolge der
    246   Eigenwerte $A$
    247 - Subtraktion des mittleren Farbwertes und Transformation $k = A(g - mu_g)$
    248 
    249 
    250 // #image(height: 5cm, "res/morphologie-001.png")
    251 // Rand-Extraktion: $G without (G minus.circle S)$
    252 
    253 #page(
    254   header: none,
    255   footer: none,
    256   margin: (y: 15pt)
    257 )[
    258 = Bilder zuordnen #h(1fr) (20 P)
    259 #grid(
    260   columns: (1fr, 1fr),
    261   column-gutter: 40pt,
    262   table(
    263     image("res/images-001.png"),
    264     [Schwellenwert (Binarisierung)],
    265     [$ cases(1 "für" g(x) > gamma, 0 "sonst") $]
    266   ),
    267   table(
    268     image("res/images-002.png"),
    269     [Invertierung],
    270     [$ max(g(x)) - g(x)$]
    271   ),
    272   table(
    273     image("res/images-003.png"),
    274     [Betragsspektrum],
    275     [$abs(integral.double g(x) e^(-j 2 x f^T x) dif x )$]
    276   ),
    277   table(
    278     image("res/images-004.png"),
    279     [Verrauschung (additiv, normalverteilt)],
    280     [$ g(x) + e(x), e(x) ~ N(0, sigma^2)$]
    281   ),
    282   table(
    283     image("res/images-005.png"),
    284     [Radon-Transformation],
    285     [$integral.double g(x) delta(x^T e_phi - u) dif x$]
    286   ),
    287   table(
    288     image("res/images-006.png"),
    289     [Verschärfung],
    290     [$4 dot g(x) - 3 dot "TP"{g(x)}$]
    291   ),
    292   table(
    293     image("res/images-007.png"),
    294     [Laplacian-of-Gaussian],
    295     [$-Delta("TP"{g(x)})$]
    296   ),
    297   table(
    298     image("res/images-008.png"),
    299     [homomorphe Filterung],
    300     [$exp("HP"{ln(g(x))})$]
    301   ),
    302   table(
    303     image("res/images-009.png"),
    304     [Gradientenbetrag],
    305     [$sqrt(((partial g(x))/(partial x))^2 + ((partial g(x))/(partial y))^2)$]
    306   ),
    307   table(
    308     image("res/images-010.png"),
    309     [Fensterung (mit Hann-Fenster)],
    310     [$g(x) dot w_"Hann"(x)$]
    311   ),
    312   )
    313   ]
    314 
    315 = Filterung #h(1fr) (10 P)
    316 
    317 = Lichtschnittverfahren / Triangulation #h(1fr) (30 P)
    318 
    319 Wie muss Oberfläche beschaffen sein, damit Triangulation berechnet werden kann?
    320 
    321 #grid(
    322   columns: 2,
    323   [
    324 *Spiegelnde Oberfläche*: Kein Licht gelangt auf den Sensor
    325 
    326 *Teiltransparentes Objekt* (Volumenstreuung)
    327 - Aufweitung des Lichtpunkts
    328 - Messunsicherheit steigt
    329 
    330 *Abschattung des Beobachtungsstrahls*: Kein Licht gelangt auf den Sensor
    331 
    332 *Mehrfachreflexion bei teilspiegelndem Objekt*: Zusätzliche, falsche Messpunkte
    333   ],
    334   image(height: 7cm, "res/triangulation-001.jpg")
    335 )
    336 
    337 
    338 #grid(
    339   columns: 2,
    340   column-gutter: 1cm,
    341   pad(top: .5cm)[
    342 
    343 *Hellfeld*: Gerichtetes Licht, das (bei fehlerfreiem Objekt) direkt in die Kamera gelenkt wird
    344 
    345 *Dunkelfeld*: Gerichtetes Licht, das (bei fehlerfreiem Objekt) an der Kamera vorbei gelenkt wird
    346 
    347 *Rotkanal*: koaxiale Hellfeldbeleuchtung, liefert Transmission
    348 
    349 *Grünkanal*: streifende Beleuchtung in Dunkelfeldanordnung 
    350 macht streuende Partikel auf der Oberfläche sichtbar
    351 
    352 *Blaukanal*: Dunkelfeld, macht Kratzer, Fusseln und Blasensichtbar
    353 
    354 ],
    355   image(
    356   height: 6cm,
    357   "res/dunkelfeld-001.jpg"
    358   )
    359 )
    360 
    361 #grid(
    362   columns: 2,
    363   [
    364     $
    365       B_1 / b = (a / 2 - G) / g, - B_2 / b = (a / 2 + G) / g
    366     $
    367     Daraus erhält man die Disparität (Parallaxe): 
    368     $
    369       p := B_1 - B_2 = (a b) / g
    370     $
    371   ],
    372   image("res/stereo-001.png")
    373 )
    374 
    375 Zeichne Lichtschnittverfahren
    376 
    377 Maßnahmen gegen Störlichtunterdrückung
    378 - Abdunkeln
    379 - Monochromatisches Licht
    380 - Referenzaufnahme des Störlichts
    381