Punktoperator (Bildverarbeitung)

Einordnung

Unter dem Oberbegriff der Punktoperatoren finden sich verschiedene häufig genutzte Verfahren der digitalen Bildverarbeitung wie Tonwertkorrektur, Kontrastverstärkung, Helligkeitskorrektur usw. sowie Visualisierung zusammengefasst, und dementsprechend weit gefächert ist auch das Einsatzgebiet von Punktoperatoren in einem typischen Bildverarbeitungssystem:

Sie stellen meistens den ersten Schritt der Vorverarbeitung dar, um den Bildkontrast zu verstärken oder Belichtungsfehler bei der Bildaufnahme auszugleichen. Die Segmentierung eines Bildes wird oft durch die Anwendung eines globalen Schwellwertverfahrens realisiert. Im Anschluss an die Segmentierung werden die gefundenen Objekte oft noch klassifiziert, d. h. in einzelne Klassen „einsortiert“. Bei der Visualisierung der Ergebnisse einer Segmentierung oder einer Klassifizierung für den Menschen sind die Verfahren der Pseudokolorierung oder Falschfarbendarstellung gebräuchlich.

Neben den Punktoperatoren, die jedes Pixel eines Bildes einzeln transformieren, gibt es in der digitalen Bildverarbeitung mit den lokalen Operatoren und den globalen Operatoren zwei weitere Klassen von Bildverarbeitungsoperationen. Lokale Operatoren berechnen einen neuen Farb- oder Grauwert eines Pixels immer auf Basis einer Nachbarschaft oder einer örtlich begrenzten Region um das Pixel. Hier seien als Beispiele Rangordnungsoperatoren oder morphologische Operatoren genannt. Globale Operatoren betrachten für die Transformation eines jeden Pixels immer das gesamte Bild, was beispielsweise bei der Fouriertransformation der Fall ist.

Die meisten Punktoperatoren gehören der Klasse der Low-Level-Operatoren an. In dieser Klasse sind alle primitiven Vorverarbeitungsoperationen, wie beispielsweise Rauschunterdrückung oder Kontrastverbesserung, zusammengefasst. Einen Low-Level-Operator zeichnet aus, dass sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe ein Bild ist. Im Gegensatz dazu stehen die Mid-Level-Operatoren, die eine Segmentierung eines Bildes berechnen und Merkmale der Segmente extrahieren, und die High-Level-Operatoren, die das Zusammenspiel der erkannten Objekte im Bild analysieren und das Bild zu verstehen versuchen.

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