Schulungen zu MATLAB und Simulink

Bildverarbeitung mit MATLAB

Kursbeschreibung

In diesem zweitägigen Kurs üben Sie anhand von Beispielen und Aufgaben, wie Sie MATLAB® und die Image Processing Toolbox™ erfolgreich und effizient für die Bildanalyse einsetzen können.

Themen sind unter anderem:

  • Importieren und Exportieren von Bildern
  • Bildverbesserung
  • Erkennen von Kanten und Formen
  • Segmentieren von Objekten anhand von Farbe und Textur
  • Modifizieren der Objektform mit Hilfe von morphologischen Operatoren
  • Messen von Objekteigenschaften
  • Batch-Verarbeitung von Bildserien
  • Ausrichten von Bildern mittels Bildregistrierung
  • Berechnen, Extrahieren und Zuordnen von Bild-Merkmalen

Tag 1 von 2


Importieren und Visualisieren von Bildern

Ziel: Importieren und Darstellen verschiedener Bildtypen. Anpassen von Bildern um sie für die nachfolgende Bildanalyse vorzubereiten.

  • Importieren, Untersuchen und Anzeigen von Bildern
  • Konvertieren zwischen verschiedenen Bildtypen
  • Exportieren von Bildern

Vorverarbeiten von Bildern

Ziel: Verbessern von Bildern durch Vorverarbeitungsschritte, wie das Anpassen des Konstrasts und die Filterung von Rauschen.

  • Anpassen des Kontrasts
  • Reduzieren von Rauschen mit Filtern
  • Bearbeiten von ungleichmäßigen Hintergründen
  • Blockweise Verarbeitung von Bildern
  • Messen der Bildqualität

Farb- und Textursegmentierung

Ziel: Segmentieren von Objekten anhand der Farbe und Textur. Charakterisierung und Vergleich von Texturen in Bildern anhand von statistischen Merkmalen.

  • Transformieren zwischen verschiedenen Farbräumen
  • Segmentieren von Objekten anhand von Farbe
  • Segmentieren von Objekten anhand von Textur mit Hilfe von nichtlinearen Filtern
  • Analysieren von Bildtextur mit Hilfe von statistischen Merkmalen wie Kontrast und Korrelation

Verbessern von Segmentierung

Ziel: Verbessern der binären Ergebnisse einer Segmentierung durch Anpassen der Segmentierungsmaske. Verwenden von iterativen und interaktiven Techniken zur Bildsegmentierung.

  • Anpassen der Segmentierungsmaske durch morphologische Operationen
  • Interaktives Segmentieren und Verbessern der Ergebnisse
  • Iterative Techniken zur Segmentierung

Tag 2 von 2


Finden und Analysieren von Objekten

Ziel: Zählen und Markieren von segmentierten Objekten. Messen von Objekteigenschaften wie Fläche oder Schwerpunkt.

  • Extrahieren und Markieren von Objekten
  • Messen von Objekteigenschaften wie Objektfläche oder Schwerpunkt
  • Trennen von sich berührenden oder überlappenden Objekten mit Hilfe der Wasserscheidentransformation

Detektieren von Kanten und Formen

Ziel: Detektieren von Objektkanten und Extrahieren von Randpixeln. Detektieren von Formen wie Linien und Kreisen.

  • Detektieren von Objektkanten
  • Detektieren von Objekten durch Erkennen von geraden Linien und Kreisen
  • Batch-Verarbeitung von Bildserien

Geometrische Transformation und Bildregistrierung

Ziel: Ausrichten von Bildern, um unterschiedlich skalierte oder orientierte Bilder vergleichen zu können.

  • Geometrische Transformationen von Bildern
  • Registrieren von Bildern durch Phasenkorrelation
  • Registrieren von Bildern durch Punkt-Mapping

Automatische Bildregistrierung mit Hilfe von Bildmerkmalen

Ziel: Detektieren, Extrahieren und Vergleichen von Merkmalen um Bilder automatisch auszurichten.

  • Detektieren und Extrahieren von Bildmerkmalen
  • Abgleichen von Merkmalen um die geometrische Transformation zwischen zwei Bildern zu berechnen

Stufe: Aufbaukurs

Voraussetzungen:

Dauer: 2 Tage

Sprachen: English, 日本語, 한국어, 中文