Graphische Datenverarbeitung Digitale Bilder Prof. Dr. Elke Hergenröther
GDV: Digitale Bilder
Aufbau eines digitalen Bildes Pixel Pixel sind die Elemente des digitalen Bilds ähnlich wie Mosaiksteine bei einem Mosaik. Von links oben waagrecht nach rechts oben fügt sich Pixel an Pixel und es entsteht eine waagrechte Pixelzeile. Viele waagrechte Pixelzeilen übereinander sind das Bild. Elmar Baumann, 08.01.2006 (http://www.elmarbaumann.de/fotografie/ebv/aufbau-digitales-bild02.html)
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Geometrische Betrachtungen Bei der geometrischen Beschreibung eines Pixels oder eines sonstigen graphischen Objekts wird die Position, die Form und die Ausdehnung des Objekts angegeben:
Ausschnitt aus einem Farbfernsehbildschirm und aus einem Röhrenmonitor Aus: http://www.elmar-baumann.de/fotografie/ebv/aufbau-digitales-bild-04.html
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Photometrische Betrachtungen Die photometrische Betrachtung beziehen sich auf das Aussehen, d.h. die Darstellung eines Objekts mit Hilfe von Grautönen bzw. Farben. 1. Schwarz-Weiß- und Grauwertbilder (Intensitäten) 2. Farbbilder RGB- und CMY-Farbmodell (Hardwareorientiert) YUV- und HSV-Farbmodell (Wahrnehmungsorientiert)
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Schwarz-Weiß- und Grauwertbilder • • • •
Grauwert- == Halbton- == Grautonbild Kennzeichen: „unbunte“-Bilder eindimensionaler Merkmalsraum (Visualisierung) ...
Beispiel für ein Grauwertbild Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Schwarz-Weiß- und Grauwertbilder Grauwertmatrix mit Grauwerten g [0, 255]
0 1 2 3 4 5 6
0 100 100 100 100 100 100 100
1 100 100 100 100 100 100 100
2 100 100 100 100 100 100 100
3 120 120 120 120 120 120 120
4 160 160 160 160 160 160 160
5 160 160 160 160 160 160 160
6 120 120 120 140 140 120 120
7 100 100 100 140 140 100 100
8 100 100 100 140 140 100 100
9 100 100 100 140 140 100 100
10 137 137 137 178 177 136 136
Digitales Grautonbild
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6
GDV: Digitale Bilder
Verschiedene Repräsentationen von Grautönen • Visualisiert als Grautonstufe • Intervall von 0 - 255 • Intervall von 0 - 1
100 250 100
0
0.39
0
0.98
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0.39
7
GDV: Digitale Bilder
Verschiedene Repräsentationen von Schwarz-Weiß- und Grauwertbilder 7 100 100 100 140 140 100 100
8 100 100 100 140 140 100 100
9 100 100 100 140 140 100 100
10 137 137 137 178 177 136 136
200 150
150-200
100
100-150
50 R7
0
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11
6 120 120 120 140 140 120 120
9
5 160 160 160 160 160 160 160
7
4 160 160 160 160 160 160 160
5
3 120 120 120 120 120 120 120
3
2 100 100 100 100 100 100 100
1
1 100 100 100 100 100 100 100
3D-Grauwertgebirge
0 1 2 3 4 5 6
0 100 100 100 100 100 100 100
50-100 0-50
R1
8
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Schwarz-Weiß- und Grauwertbilder Helligkeit / Intensität
1 100 100 100 100 100 100 100
2 100 100 100 100 100 100 100
3 120 120 120 120 120 120 120
4 160 160 160 160 160 160 160
5 160 160 160 160 160 160 160
6 120 120 120 140 140 120 120
7 100 100 100 140 140 100 100
8 100 100 100 140 140 100 100
9 100 100 100 140 140 100 100
10 137 137 137 178 177 136 136
0 1 2 3 4 5 6
0 150 150 150 150 150 150 150
1 150 150 150 150 150 150 150
2 150 150 150 150 150 150 150
3 170 170 170 170 170 170 170
4 210 210 210 210 210 210 210
5 210 210 210 210 210 210 210
6 170 170 170 190 190 170 170
7 150 150 150 190 190 150 150
8 150 150 150 190 190 150 150
9 150 150 150 190 190 150 150
10 187 187 187 228 227 186 186
zugehörige Grauwertkeile
0 1 2 3 4 5 6
0 100 100 100 100 100 100 100
zu allen Grauwerte: +50 addiert
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Farbbilder • • • •
Farbwahrnehmung CIE-Farbdreieck RGB- und CMY-Farbmodell (Hardwareorientiert) YUV- und HSV-Farbmodell (Wahrnehmungsorientiert)
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10
GDV: Digitale Bilder
Wie sehen wir, was wir sehen?
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Farbwahrnehmung durch Zapfen und Stäbchen Retina
Netzhaut oder Retina
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Farbwahrnehmung durch Zapfen und Stäbchen Retina
Zapfen: • • • •
Arbeiten unter Tageslichtbedingungen Farbsehen hohe Konzentration in der Mitte der Retina 3 Arten von Farbrezeptoren: rot, grün, blau
Stäbchen: • •
Arbeiten bei geringer Beleuchtung Nur Helligkeitsunterschiede (Grauwerte)
Abbildung: www.psychologie.uni-heidelberg.de
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GDV: Digitale Bilder
Farbwahrnehmung durch Zapfen und Stäbchen
Relative Empfindlichkeit der unterschiedlichen Zapfen
Wellenlänge des Lichtes entscheidet über die Intensität der Innervierung der Farbsensoren (Zapfen).
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Farbwahrnehmung • Wie sehen wir, was wir sehen? • Farbwahrnehmung ist subjektiv.
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GDV: Digitale Bilder
Optische Bewegungstäuschung (von: http://www.michaelbach.de)
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GDV: Digitale Bilder
Einflussfaktoren subjektiver Farbwahrnehmung: Farbliche Umgebung
Aus Wikipedia: Optische Täuschungen Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Einflussfaktoren subjektiver Farbwahrnehmung: Farbliche Umgebung
Aus Wikipedia: Optische Täuschungen Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Einflussfaktoren subjektiver Farbwahrnehmung: Farbliche Umgebung
Das Quadrat B rechts im Bild liegt im Schatten. Dem Muster folgend muss es ein weißes Quadrat sein, viel heller als das dunkle Quadrat A. Absolut betrachtet sind beide Quadrate jedoch gleich hell. (Wikipedia) Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Einflussfaktoren subjektiver Farbwahrnehmung: Farbliche Umgebung
Das Quadrat B rechts im Bild liegt im Schatten. Dem Muster folgend muss es ein weißes Quadrat sein, viel heller als das dunkle Quadrat A. Absolut betrachtet sind beide Quadrate jedoch gleich hell. (Wikipedia) Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Farbmodelle • Die Modelle richten sich an der Farbwahrnehmung des Menschen aus: – bestehen immer aus drei Grundfarben, – da, Menschen drei unterschiedliche Sinneszellen zur Farbwahrnehmung besitzen dreidimensionaler Farbraum
• Klassifizierung aller wahrnehmbaren Farben (CIE)
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CIE Normfarbtafel • CIE (Commision Internationale d‘Eclairage) • 1931 standardisiertes Farbsystem CIE XYZ • Grundlage praktisch aller colorimetrischen Farbräume
CIE XYZ Farbraum
CIE xyY Farbdiagramm
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CIE xy Farbdiagramm • •
Entspricht der Farbwahrnehmung des Menschen Wenn die drei Punkte für Rot, Grün und Blau im CIE-Farbdreieck festgelegt sind, kann man alle Farben in dem durch die Eckpunkte festgelegten Dreieck mischen.
•
Gamut: Die Untermenge des CIE-Farbraumes, die von einem Gerät (bspw. Monitor, Beamer) dargestellt werden kann, beziehungsweise erfasst werden kann (Scanner, Kamera). Drucker Gamut
Monitor Gamut
Film Gamut
sichtbares Licht
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Hardwareorientierte Farbmodelle • RGB-Farbmodell • CMY-Farbmodell
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GDV: Digitale Bilder
RGB-Farbmodell • • •
Additive Farbmischung: Intensität (Helligkeit) nimmt zu, wenn eine weitere Lichtfarbe hinzu kommt. Zwei Taschenlampe beleuchten eine Fläche heller, als wenn die Fläche nur von einer angestrahlt wird. Auch wenn vor diesen Taschenlampen farbige Filter angebracht sind.
Abbildung zur Demonstration der additiven Farbmischung: In einem dunklen Raum werden ein roter, ein grüner und ein blauer Scheinwerfer auf eine weiße Fläche gerichtet. Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
RGB-Farbmodell g-Achse 1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
b-Achse
Allgemeines: • 3D Farbraum • Koordinatenwerte müssen zwischen 0 und 1 liegen. • Farbe auf der Oberfläche des Würfels oder im Inneren • Farbe wird durch einen 3D Vektor beschrieben: – Farbe = [r, g, b]t – Rot = [1, 0, 0]t
Magenta
• • •
Ursprung: Schwarz [0, 0, 0]t geringste Helligkeit : [0, 0, 0]tRGB maximale Helligkeit?
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RGB-Farbmodell Zusammensetzung einer Farbe
g-Achse 1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb
•
additive Farbmischung
•
Gelb = Rot + Grün = [1,0,0]t + [0,1,0]t = [1,1,0]t
•
Weiß = Rot + Grün + Blau = [1,0,0]t+[0,1,0]t+[0,0,1]t = [1,1,1]t
Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
b-Achse
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RGB-Farbmodell g-Achse 1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
Eigenschaften des RGB-Modells • Aussehen der Farbe wird in erster Linie durch die größte Komponente(n) bestimmt. • Wenn alle Farbkomponenten den gleichen Wert haben, handelt es sich um einen Grauton (Unbuntengerade) • Wird nicht im Modell berücksichtigt: Helligkeitsunterschiede bei blauen und grünen Farbtönen – siehe Farbwahrnehmung.
b-Achse
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GDV: Digitale Bilder
Übung: RGB-Farbmodell Bild wurde in einen Rot-, einen Grün- und einen Blaukanal zerlegt. • Welche Farbe hat „EVERGLADES“? • Welche Farben haben der Himmel, die Sonne und der Vogel?
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GDV: Digitale Bilder
Welche Farben haben die markierten Fronten und Tiefdruckgebiete? Tiefdruckgebiet 1:
Rot-Kanal Front 1:
Front 2:
Grün-Kanal
Blau-Kanal Tiefdruckgebiet 2:
Original RGB-Bild Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Welche Farben haben die markierten Fronten und Tiefdruckgebiete? Tiefdruckgebiet 1:
Rot-Kanal Front 1:
Front 2:
Grün-Kanal
Blau-Kanal Tiefdruckgebiet 2:
Original RGB-Bild Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Erweiterung des RGB-Systems zu RGBA
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GDV: Digitale Bilder
CMY-Farbmodell •
Subtraktive Farbmischung: Intensität (Helligkeit) nimmt ab, wenn eine weitere Lichtfarbe hinzu kommt.
Abbildung zur Demonstration der subtraktiven Farbmischung: Durch das Auftragen von verschiedenen Farben auf einem weißen Blatt Papier werden verschiedenen Frequenzbereiche herausgefiltert
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GDV: Digitale Bilder
Zusammenhang zwischen RGB- und CMY-Farbmodell
Grün Zyan (Cyan)
Weiß
Gelb (Yellow)
Rot Schwarz Blau
Magenta
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GDV: Digitale Bilder
CMY-Farbmodell m-Achse 1.0 Magenta Blau
Schwarz
Rot
Unbuntgerade
Allgemeines: • Ursprung: Weiß [0, 0, 0]t • höchste Helligkeit : [0, 0, 0]tCMY • Umrechnung zwischen RGBund CMY-Farbmodell: c 1 r m 1 g y 1 b
1.0 Zyan
c-Achse
Weiß 1.0 Gelb
Grün
•
bzw.
r 1 c g 1 m b 1 y
Beschreibung der Farbe durch einen 3D Vektor: – Farbe = [c, m, y]t – Rot = [0, 1, 1]t
y-Achse
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GDV: Digitale Bilder
Graphische Datenverarbeitung Digitale Bilder – Teil 2 Prof. Dr. Elke Hergenröther
GDV: Digitale Bilder
Optische Farbtäuschung: Rote Erdbeeren (von: http://www.michaelbach.de/ot/col-strawbsNotRed)
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GDV: Digitale Bilder
Optische Farbtäuschung: Rote Erdbeeren (von: http://www.michaelbach.de/ot/col-strawbsNotRed)
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GDV: Digitale Bilder
Optische Farbtäuschung: Rote Erdbeeren (von: http://www.michaelbach.de/ot/col-strawbsNotRed)
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GDV: Digitale Bilder
Optische Farbtäuschung: Rote Erdbeeren (von: http://www.michaelbach.de/ot/col-strawbsNotRed)
Das die Täuschung nicht alleine darauf beruht, dass wir wissen, dass Erdbeeren rot sind, kann man an diesem Versuch sehen, den Herr Bach durchgeführt hat.
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40
GDV: Digitale Bilder
Wiederholung RGB Farbmodell • Unbuntengerade
g-Achse 1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
• Helligkeit einer Farbe wird durch den Schwarzanteil geprägt. • Sättigung einer Farbe wird durch den Weißanteil (genauer: Grauanteil) geprägt.
b-Achse
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41
GDV: Digitale Bilder
Wiederholung CMY Farbmodell m-Achse 1.0 Magenta Blau
Schwarz
Rot
Unbuntgerade 1.0 Zyan
c-Achse
Weiß 1.0 Gelb
Grün
y-Achse
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42
GDV: Digitale Bilder
CMYK-Farbmodell • Reines Schwarz = (1,1,1)tCMY = (0,0,0,1)tCMYK • CMY ist in der Praxis oft unzureichend, da schwarz nicht wirklich schwarz aussieht. • Daher wird beim CMYKModell schwarz (Black) als 4. Komponente hinzugefügt • Eignet sich zur Modellierung von Kontrast.
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GDV: Digitale Bilder
CMY-Farbmodell: Subtraktive Farbmischung • stark reflektierende Gegenstände erscheinen hell • schwach reflektierende Gegenstände erscheinen dunkel • weiß, schwarz und graue Oberflächen reflektieren den gesamten Spektralbereich gleichmäßig
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GDV: Digitale Bilder
CMY-Farbmodell: Subtraktive Farbmischung • Farbige Oberflächen absorbieren ein Teil des Spektrums und reflektieren den Rest. Wie sieht die Reflektion und Absorption einer roten Oberfläche aus?
Wie sieht die Reflektion und Absorption einer grünen Oberfläche aus?
Wie sieht die Reflektion und Absorption einer blauen Oberfläche aus?
Wie sieht die Reflektion und Absorption einer gelben Oberfläche aus?
Prof. Dr. Elke Hergenröther
45
GDV: Digitale Bilder
CMY-Farbmodell: Subtraktive Farbmischung • Farbige Oberflächen absorbieren ein Teil des Spektrums und reflektieren den Rest.
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Additive und subtraktive Farbmischung im Vergleich Subtraktive Farbmischung
Additive Farbmischung
Subtraktive Farbmischung Subtraktive Farbmischung
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GDV: Digitale Bilder
Wahrnehmungsorientierte Farbmodelle • YUV- bzw. YIQ-Farbmodell • HSV-Farbmodell Gemeinsamkeiten der wahrnehmungsorientierten Farbmodelle: • Chrominanz(en), • Intensitäten und evtl. • Sättigungen werden unterschieden.
Prof. Dr. Elke Hergenröther
48
GDV: Digitale Bilder
YUV- bzw. YIQ-Farbmodell • RGB- und CMY-Farbmodelle sind hardwareorientiert • Wunschfarbe herstellen ist schwierig • Aus Farbbildern (Farbfernsehen) vernünftige Grauwertbilder (Schwarz-Weiß-Fernsehen) zu erzeugen ist ebenfalls schwierig. • Für die Fernsehtechnik wurde ein Farbmodell gesucht, mit dem man auch vernünftige Grauwertbilder erzeugen kann. • Lösung: – YUV (europäisches PAL-System) – YIQ (NTSC-System der USA)
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
YUV-Farbmodell •
Jede Farbe wird durch das Tripel YUV beschrieben – Y: Intensität (Helligkeit, Luminanz) – U: – V: zwei intensitätslose Farben
Umrechnung von RGB zu YUV: Berechnung der Helligkeit Y •
Variante 1: Helligkeit aller Farbanteile werden berücksichtigt: Y 31 r 31 g 31 b
•
Variante 2: Umrechnung basierend auf unserer Farbwahrnehmung:
Y 0.3 r 0.59 g 0.11 b Prof. Dr. Elke Hergenröther
50
GDV: Digitale Bilder
Beispiel einer YUV-Zerlegung Originalfarbbild oben und die Aufspaltung dieses Bildes in die Luminanz Y (S/W-Bild) und darunter in die beiden Farbanteile U und V. Die Unschärfe in den Farbkomponenten U und V macht anschaulich, warum die Farbinformation in der Auflösung reduziert werden kann (downsampling) ohne den Bildeindruck wesentlich zu verschlechtern. Bild und Text aus Wikipedia. Prof. Dr. Elke Hergenröther
51
GDV: Digitale Bilder
JPEG: YUV- oder YIQ-Modell Codierung: 4:1:1-Farbraum im YUV-Modell
1 2 3 4
Y
1
1
U
V
Komprimierungsrate: 50% (6 statt 12 Werte für 4 Pixel)
Prof. Dr. Elke Hergenröther 52
GDV: Digitale Bilder
Wie rechnet man von RGB nach YUV um? Nur zur Information nicht Klausurrelevant!!!
y 0.3 r 0.59 g 0.11 b u b y 1.0 b (0.3 r 0.59 g 0.11 b) u 0.3 r 0.59 g 0.89 b v r y 1.0 r (0.3 r 0.59 g 0.11 b) v 0.7 r 0.59 g 0.11 b 0.59 0.11 r y 0.3 u 0.3 0.59 0.89 g v 0.7 0.59 0.11 b Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
HSV-Farbmodell g-Achse
• Hue = Farbton • Saturation = Sättigung • Value = Intensität
1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
b-Achse RGB Farbmodell
markierte Flächen werden auf das Sechseck projiziert
Prof. Dr. Elke Hergenröther
54
GDV: Digitale Bilder
HSV-Farbmodell g-Achse
• Hue = Farbton • Saturation = Sättigung • Value = Intensität
1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
b-Achse RGB Farbmodell
markierte Flächen werden auf das Sechseck projiziert
Prof. Dr. Elke Hergenröther
55
GDV: Digitale Bilder
RGB-Farben ins HSV-Farbmodell überführen g-Achse 1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Unbuntgerade 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
b-Achse
Prof. Dr. Elke Hergenröther
56
GDV: Digitale Bilder
HSV-Farbmodell: Hexakegel • Hue = Farbton • Saturation = Sättigung • Value = Intensität Farbton (H) Sättigung (S)
Intensität / Helligkeit (V)
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
HSV-Farbmodell: Hexakegel Wert:
1 0.16... 6
Wert: 0 / 1
Schwarz = [egal, egal, 0]tHSV Rot
= [1,1,1]tHSV
Weiß? Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
HSV Zerlegung eines Bildes
Farbbild
Zerlegung des Farbbildes in die Kanäle des HSV-Modells: Geben Sie an, welches Grauwertbild, welchen Kanal abbildet.
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
HSV Zerlegung eines Bildes - Lösung
Farbbild
Zerlegung des Farbbildes in die Kanäle des HSV-Modells: Sättigung (S):
Helligkeit (V):
Weil Hintergrund Im Farbbild grau ist, also ungesättigt = schwarz
sieht aus wie das im Rotbereich sieht Farbbild ohne Farbe man den Übergang 0 zu 360 Grad
Prof. Dr. Elke Hergenröther
Farbe (H):
60
GDV: Digitale Bilder
Umrechnen von RGB nach HSV: Helligkeit (Value):
Farbton (H)
V = max( r, g, b)
Sättigung (S)
g-Achse 1.0 Grün Weiß
Zyan
Gelb Intensität (V) 1.0 Rot
r-Achse
Schwarz 1.0 Blau
Magenta
b-Achse Prof. Dr. Elke Hergenröther
61
GDV: Digitale Bilder
Umrechnen von RGB nach HSV: min(r,g,b) gibt den „Weißanteil“ der Farbe an. Minimale Sättigung: •
r=g=b
•
Die Farbe hat die Sättigung 0,
Farbton (H) Sättigung (S)
wenn min(r,g,b) = max(r,g,b) Maximale Sättigung: •
kein Grauanteil vorhanden.
•
Die Farbe hat die Sättigung 1, Intensität (V)
wenn min(r,g,b) = 0.
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
HSV-Farbmodell Umrechnen von RGB nach HSV:
Farbton (H) Sättigung (S)
V = max( r, g, b)
max(r , g, b) min(r , g, b) max(r , g, b) min(r , g, b) 1 max(r , g, b) mit : r , g, b 0,..,1
S
Intensität (V)
Die Formel zur Umrechnung der Farbwerte finden Sie im Skript.
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Vorteile der Wahrnehmungsorientierten Modelle Wahrnehmungsorientierte Modelle • Farbmodelle, die auf einer Intensitäts und Chrominazzerlegung beruhen (YUV bzw. YIQ und HSV). Vorteile: • entsprechen der menschlichen Wahrnehmung • Komprimierungsmöglichkeit (JPEG-Kompression) • Keine Umrechnung bei der Ausgabe auf Schwarz-Weiß-Geräten • Algorithmen zur Bildverarbeitung und –bearbeitung erfordern weniger Berechnungsaufwand (Bsp. Aufhellung, Kontrastverbesserung wird nur im Helligkeitskanal durchgeführt)
Prof. Dr. Elke Hergenröther
64
GDV: Digitale Bilder
Prof. Dr. Elke Hergenröther
65
GDV: Digitale Bilder
Welche Farbe hat das Hausdach? Prof. Dr. Elke Hergenröther
66
GDV: Digitale Bilder
Graphische Datenverarbeitung Digitale Bilder – Teil 3 Prof. Dr. Elke Hergenröther
GDV: Digitale Bilder
Digitale Bilder • Rechnerinterne Repräsentation von Farbbildern • Gewinnung digitaler Bilder
Prof. Dr. Elke Hergenröther
68
GDV: Digitale Bilder
Gewinnung digitaler Bilder Im Rechner modellierte künstl. Szene
Reale Szene Programm als virtuelle Kamera
Sensor Digitales Bild Scanner
Programm mit Vorschrift und Daten zur Berechnung eines Bildes
Bild- oder Textvorlage
Prof. Dr. Elke Hergenröther
69
GDV: Digitale Bilder
aktive und passive Sensoren Passiver Sensor
Passiver Sensor
Aktiver Sensor
Reflektiertes Licht Abstrahlung Rückstrahlung Wärmestrahlung
Empfänger
Sender/Empfänger Prof. Dr. Elke Hergenröther
70
GDV: Digitale Bilder
Einfachstes Modell einer Kamera: Die Lochkamera Bildebene
Projektionszentrum (Blende)
Brennweite
Prof. Dr. Elke Hergenröther
71
GDV: Digitale Bilder
Funktionsweise einer Kamera im Modell Brennweite ...
Blende
Scannen bzw. A/D-Wandeln
Lochkamera
...
...
...
253 255 255 253 255
...
255 255 255
0 160
...
255 254 255
1 159
...
252 255 255
0 161
...
...
Objekt
...
...
...
...
...
...
Bildebene mit Fotosensoren bspw. CMOS Chip
Prof. Dr. Elke Hergenröther
72
GDV: Digitale Bilder
CMOS (complementary metal oxide semiconductor) • • • •
Ladungsgekoppelte Fotosensoren zu finden in: Scanner, Digitalkamera, Handy wandelt Lichtenergie in elektrischen Strom um die Spannung wiederum wird mittels A/D-Wandler in eine Grauwert überführt:
Prof. Dr. Elke Hergenröther
73
GDV: Digitale Bilder
Gewinnung von Farbinformation durch Fotosensoren •
Anordnung der CMOS-Module in Zeilen bei bspw. Scannern
•
Anordnung der CMOS-Chips als Baier-Matrix in Digitalkameras
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Rechnerinterne Repräsentation von Farbbildern • True-Color Farbauflösung: • Auflösung des menschlichen Sehsystems wird fast erreicht: 3 Byte (24 Bit) Speicherplatz pro Farbwert • D.h. pro Farbkanal 1 Byte = 8 Bit = 256 Werte • D.h. eine Auflösung von 256*256*256 > 16,7 Mio. Farben • Farben werden auf eine endliche Anzahl Farbwerte abgebildet: Quantisierung (Begriff der BV für Diskretisierung)
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Digitalisierung eines Bildes • Rasterisierung: Überlagerung des Originals durch ein quadratisches Gitter
• Quantisierung Jeder Rasterfläche wird ein Grauwert des diskreten Wertebereichs zugewiesen. Dies geschieht durch Fotosensoren.
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Prinzip des Abtasttheorems
Abtastung bedeutet: Alle Information außerhalb der Gitterpunkte geht verloren.
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Das Abtasttheorem von Shannon / Nyquist Das Abtasttheorem besagt:
Abzutastendes Muster
Wir erhalten nur dann eine korrekte periodische Struktur, wenn wir in das kleinste Element des Musters mehr als zwei Abtastpunkte setzen. D.h. das kleinste zu rekonstruierende Bildelement gibt die Abtastdichte vor.
Falsch rekonstruiertes Muster Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Das Abtasttheorem von Shannon / Nyquist Das kleinste zu rekonstruierende Bildelement gibt die Abtastdichte vor.
Abgetastetes periodisches Muster
In unserem Fall heißt das, es mehr als 2 Abtastpunkte müssen einen Streifen abtasten.
Korrekt rekonstruiertes Muster Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Das Abtasttheorem von Shannon und Nyquist Bildinformation zerlegt in Zeilen, Spalten oder Blöcke kann in eine Reihe unterschiedlicher Frequenzen zerlegt werden. Daher muss auch beim Scannen das Abtasttheorem beachtet werden. Es lautet wie folgt: „Die Abtastfrequenz muss mehr als doppelt so hoch gewählt werden, wie das kleinste abzutastenden Signal. „
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Das Abtasttheorem von Shannon und Nyquist In diesem Bereich ist die Abtastfrequenz mehr als doppelt so hoch, wie das kleinste abzutastende Signal. Ist also konform mit dem Abtasttheorem. Das Signal kann korrekt rekonstruiert werden.
Ein Beispiel aus Wikipedia in dem die Abtastfrequenz (senkrecht zur x-Achse verlaufende Striche) von Zeile zu Zeile erhöht wird.
Abtastfrequenz ist niedriger als doppelt so hoch, wie dies kleinste abzutastende Signal. Widerspricht also dem Abtasttheorem. Das Signal kann nicht korrekt rekonstruiert werden.
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Artefakte infolge einer Unterabtastung: Moiré-Effekt
Originalbild
Moiré-Effekt infolge einer zu geringen Abtastfrequenz.
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Artefakte infolge einer Unterabtastung: Moiré-Effekt
www.fotoschuleruhr.de/images/Moiree_257.jpg Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Alternative zur Zuordnung Helligkeitswerte zu Farbwerte: Die Farbtabelle – Lock Up Table 0
1
2
3
4
Index
r
g
b
0 253 255 255 253 255
...
0
0
0
0
1 255 255 255
0 160
...
1
1
1
1
2 255 254 255
1 159
...
...
...
...
...
3 252 255 255
0 161
...
254 254 254 254
...
255 255 255 255
4
...
...
...
...
...
Grauwertbild: 24 Bit/Pixel im Framebuffer
mit LUT: 8 Bit/Pixel Grauwert des Bildes wird als Index interpretiert
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im Framebuffer Breite dieser LUT: 24 Bit Länge dieser LUT: 8 Bit 84
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Die Farbtabelle genutzt zur Komprimierung • LUT = Look Up Table (Farbtabelle) • Ausgewählte Farben (Bsp. True Color) können Speicherplatzsparend abgelegt werden Index
r
g
b
0
255
0
0
1
145
30
152
2
0
0
255
3
0
255
255
Breite dieser LUT: 24 Bit Länge dieser LUT: 4 Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Ein Anwendungsbeispiel einer Farbtabelle: Visualisierung von Lava
Die Farbtabelle (links) wurde von Frau Ohmayer auf Basis von realen Vulkanaufnahmen (bspw. Bild rechts oben) erstellt. Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Pseudofarbbild Bei einem Pseudofarbbild ist das Originalbild ein Grauwertbild (also 1 Byte pro Pixel). Die Grauwerte werden dann mittels einer Farbtabelle bestimmten Farbtönen zugeordnet. Bild aus: http://de.wikipedia.org/wiki/Falschfarben
Pseudofarbbild (bestehend aus max. 256 Grautönen)
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Verwendete Farbtabelle
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Pseudofarbdarstellung
Quelle: Industrie Thermografie Krüll Infrarotmessungen am Beispiel eines fehlerbehafteten 200 MW Generatorständers (der Pfeil zeigt auf einen magnetischen Einschluss im Blechpaket) Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Falschfarbenbild • Die Farbkanäle des Originalbildes werden anderen Farben zugeordnet • Analoges Falschfarbenbild von Franz Mark aus: http://de.wikipedia.org/wiki/Fal schfarben
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Falschfarbendarstellung • • •
Verwendung fast nur in der Fernerkundung. RGB-Kanäle werden mit bestimmten Wellenspektren „gefüttert“. So können für uns unsichtbare Wellenlängen sichtbar gemacht werden Bspw. auch Infrarotstrahlung (rechts Infrarote + Grün + Blau) aus: http://samoht.org/fotografie/falschfarben/50479895380dfca03/d002.html)
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GDV: Digitale Bilder
Falschfarbenbild vom Mond Aus: http://de.wikipedia.org/wiki/Falschfarben Diese Falschfarbenfotographie ist aus 15 Bildern des Mondes, die durch drei Farbfilter mit der Kamera der Galileo-Sonde während der Durchquerung des ErdeMond-Systems am 8. Dezember 1992 aufgenommen wurden, zusammengesetzt. Die Falschfarbendarstellung erleichtert die Interpretation der Oberflächenzusammensetzung des Mondes. Regionen, die rot erscheinen, sind im allgemeinen Hochlandgebiete, während blaue bis orangefarbene Schattierungen alte vulkanische Lavaflüsse der Mare anzeigen. ….
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GDV: Digitale Bilder
Falschfarbendarstellung des isländischen Vulkans
http://www.focus.de/fotos/mai-eine-falschfarbenaufnahme-desislaendischen-vulkans_mid_794028.html Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Falschfarbenbild
http://www.spiegel.de/fotostrec ke/fotostrecke-59749.html Polarlichter auf dem Saturn. Das Falschfarbenbild zeigt am Pol des Saturn grün dargestellte Polarlichter. Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Falschfarbenbild
http://www.spektrum.de/sixcms/detail.php?id=853896&tem plate=d_sdwv_bildergalerie&_z=798888&skip=6 Falschfarbenbild, das die Polarlichter über dem Jupiter zeigt Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Ausgabemedien: Projektoren und Displays • Funktionsweise eines TFT/LCD Displays • Ein Beispiel aus der Praxis: Die Projektoren einer Baureihe können sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern. Gezeigt am Bespiel einer gekachelten Projektionswand.
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Aufbau eines TFT/LCD-Displays Glasplatte (Vorderseite) RGB-Farbfilter 2. Polarisationsfilter Flüssigkristallschicht TFT-Array (Thin Film Transistors) Schicht mit Spaltenelektroden Schicht mit Zeilenelektroden 1. Polarisationsfilter Hintergrundbeleuchtung
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GDV: Digitale Bilder
Wirkungsweise von Polarisationsfiltern
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Wirkungsweise der Flüssigkristallschicht im TFT/LCD-Display
2.
1.
LCD (Liquid Crystal Display) 1. Im ausgeschalteten Zustand 2. Im angeschalteten Zustand Aus: http://www.beamer.de/produkte/lcd/lcd-tft_technik-anwendung.html Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Aufbau eines TFT/LCD-Displays Glasplatte (Vorderseite) RGB-Farbfilter 2. Polarisationsfilter Flüssigkristallschicht TFT-Array (Thin Film Transistors) Schicht mit Spaltenelektroden Schicht mit Zeilenelektroden 1. Polarisationsfilter Hintergrundbeleuchtung
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Ansteuerung einer Zelle durch TFT-Elemente
• Licht eines Bildpunktes wird durch 3 TFT Elemente erzeugt • Die Steuerspannung wird verstärkt ohne, dass die Nachbarzellen beeinflusst werden ... • dadurch helle, scharfe Bilder • Allerdings sind die Stege im Bild sichtbar Bild aus: http://www.beamer.de/produkte/lcd/lcd-tft_technik-anwendung.html
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
LED-Backlight bei LCD-Fernseher
LCD mit Hintergrundbeleuchtung durch eine Leuchtstoffröhre, sogenannte Kathodenstrahler (CCFL), diese können nur gemeinsam gedimmt werden. Dunkle Szenen, die in schneller Folge mit hellen abwechseln, verlieren stark an Kontrast. Ganz dunkle und sehr helle Bildinhalte können nicht gemeinsam dargestellt werden. (http://www.hdplustv.de/content/hdtv_44202.html )
LCD mit Hintergrundbeleuchtung aus gruppenweise ansteuerbaren LEDs. Damit kann man komplett schwarze und sehr helle Bildinhalte gemeinsam darstellen. In der Regel erzeugen drei zusammengeschaltete LEDs (RGB) das weiße Hintergrundlicht für eine Gruppe von Pixeln. LED liefern sehr reine Farben. Je mehr LEDs, je kontrastreicher das Bild, je höher der Preis . Prof. Dr. Elke Hergenröther
GDV: Digitale Bilder
Standard LCD und LCD-LED im Vergleich
(Aus: http://www.hdplustv.de/content/hdtv_44202.html)
LCD Normalfall, in dunklen Bereichen zeigen LCDs eine deutliche Aufhellung oder bei gedrosselter Hintergrundbeleuchtung verlieren die hellen Bereiche an Leuchtkraft
Mittels partieller LED-Beleuchtung sind gleichzeitig helle und dunkle Bereiche möglich. Eine Verbesserung des Dynamikbereichs ist aber nur bei relativ großen hellen und dunklen Prof. Flächen möglich. Für die Sterne sind zu wenig LEDs vorhanden . Dr. Elke Hergenröther
GDV: Digitale Bilder
LED-Großbildleinwände
Bilder Screen Visions GmbH Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Gekachelte Projektionswand: HEyewall am Fraunhofer Institut für graphische Datenverarbeitung (IGD)
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Gekachelte Projektsionswand: HEyewall (IGD)
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Gekachelte Projektionswand: HEyewall (IGD)
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV:Digitaler Digitale Bilder GDV 1: Ausgabe
Gekachelte Projektionswand: HEyewall (IDG)
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
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GDV: Digitale Bilder
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Wie funktionieren eigentlich ein OLED? OLED organische Leuchtdiode (organic light emitting diode) Ein dünnfilmiges leuchtendes Bauelement, das ohne Hintergrundbeleuchtung auskommt. In Form eines Displays ist ein TFT-Array zur Stromversorgung nötigt; im Prinzip ist es biegsam und aktuell noch sehr teuer ist. Das organische Material im Bauelement leuchtet
Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Organisches Material kann durch Strom zum Leuchten gebracht werden…, dass ist das Grundprinzip der OLEDs
Aus: https://www.youtube.com/watch?v=9gKQ848oJAEhttps://www.youtube.com/watch ?v=9gKQ848oJAE Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Vergleich LCD mit OLED
Aus: http://www.cobra.fr/tv-oled
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GDV: Digitale Bilder
Wie geht es genau?
Aus: http://www.newhavendisplay.com/oled_page.html
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GDV: Digitale Bilder
Wie geht es genau?
Die „Maus“ erklärt es im Video: https://youtu.be/uZfrFX36Hkc?t=13 Prof. Dr. Elke Hergenröther
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GDV: Digitale Bilder
Aktuelle Anwendungsbeispiele Smartphones und Tablets
Bild aus: http://www.chip.de/artikel/Handys-mit-OLED-Display-OLED-Smartphones-im-Test_59785462.html
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Aktuelle Anwendungsbeispiele
http://www.winstar.com.tw/products /oled-module.html
https://www.heise.de/mac-andi/meldung/OLED-Bildschirm-derApple-Watch-im-Test-2626811.html
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Aktuelles Anwendungsbeispiel
Oviso: OLED-Lampen von Ribag (Bildquelle Ribag) Prof. Dr. Elke Hergenröther
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LG kann‘s schon richtig gut: OLED als Display
Aus: http://www.oled.at/oled-technologie-erklaert/ Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Leider noch Zukunftsmusik: Das faltbare Display
Copyright Samsung April 2016 aus: http://www.oe24.at/digital/handy/Samsung-bringt-faltbares-Super-Smartphone/231368636
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Zukünftige OLED Anwendungsbeispiele für transparente Displays
http://www.hardware-boom.com/lg-transparent-display/ Prof. Dr. Elke Hergenröther
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Gleiches Prinzip genutzt für organische Solarzellen
https://futurezone.at/science/deutsche-forscher-drucken-oleds-und-solarzellen-aus/39.263.560
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