Grundlegende Algorithmen in der Bildverarbeitung
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1. "unsigned" ist das Gleiche wie "unsigned int".
2. Die Tatsache, dass das j nicht inkremetiert wird und stattdessen i, ist wohl ein Bug.
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wie siehst aus mit´n (c) ??
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Hoppla!
Danke für Hinweis auf den Tippfehler: Natürlich muss nicht i sondern j inkrementiert werden. Im Beispielprojekt zum download sollten allerdings keine Fehler sein.
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mehr davon!
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hallo zusammen,
ich hoffe ihr könnt mir helfen!
ich muß ein Kantenbild erzeugen, dasgehört zum thema Morphologe Operatoren!
dieses bild wird mit einer ausgewählte maske (entweder 3x3 oder 5x5 maske)
und auch nach einem auswahl der innere oder äußere kante.ich hoffe, das jemeinden mir helfen kann.bitte es ist sehr wichtig und ich muß vor montag mit den Programme fertig sein.
ich freue mich auf eine schnelle antwort!
vielen dank
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Kein Mensch kapiert was du willst, wenn du deine Fragen nciht auf deutsch formulierst.
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Ich hab das ganze nur überflogen, aber zur Optimierung des Gaussfilters ist es wohl besser den Filter zu separieren (was Gregor sagte). Dies ist immer dann möglich wenn dies gilt.
z.B.0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 * 1 1 1 = 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 oder 0 1 0 0 0 0 1 2 1 0 2 0 * 1 2 1 = 2 4 2 0 1 0 0 0 0 1 2 1
Man hat dann nur noch zwei 1D Filter und nicht einen 2D.
Dann führt man jeweils eine Filterung des Bildes in X und eine in Y Richtung durch.
Wenn mans noch effizienter will, kopiert man die zu Filternde Zeile/Spalte in ein Array und den zusätzlichen Rand (spiegeln...) gleich mit. Dies hat den Vorteil, dass man nicht bei der Filterung prüfen muss, ob der Filter "rausragt", man spart also die ifs. Und man hat bei der Filterung in Y Richtung weniger Cache Misses, da es sehr wahrscheinlich ist, dass eine Spalte in den Cache passt, aber nicht das ganze Bild.
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für den gaussfilter auf jeden fall, für den mittelwertfilter wäre ich mir da nicht so sicher: meine implementierung durchläuft das NxM feld genau einmal mit M*N + 2M schritten, für jeden schritt 8 additionen und zwei zuweisung. die aufspaltung würde dazu führen, das feld 2 mal im ganzen zu durchlaufen, dafür nur mit einer addition, einer subtraktion und einer zuweisung. ich habs jetz nicht exakt nachgeprüft, aber für große bilder dürft meins schneller sein, auch wenn du das bild nicht spiegelst sondern über pointer gehst.
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Kannst du den Code mal posten.
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ok mann, ich formoliere es dann anders.
so lautet dann die Aufgabe:
Erstellen Sie ein Programm zur Kantenerzeugung von Binärbildern wahlweise mithilfe einer 3x3 - oder 5x5-Maske.Man kann sog. innere und äußere Kanten erzeugen.Das Programm soll die folgenden Anforderungen erfühllen:
=>Erzeugung wahlweise einer inneren oder äußeren Kante mit wahlweise einer 3x3- oder 5x5-Maske.
=>Darstellung des Kantenbildes.und es gibt einen Regel zur Erzeugung einer Kanten bildes:
dilatiertes Bild XOR Quellbild = ein einpixelbreites Kantenbild
bzw.
quellbild XOR erodiertes Bild = ein einpixelbreites KantenbildWenn Sie eine 5x5-Maske nehmen, dann wird die Kante breiter als ein Pixel.
ich hoffe, dass ich es dies mal besser ausgedrückt habe.
ich bedanke mich vielmals, dass du auf meine Frage geantwortet hast, ist wirklich sehr nett.ich hoffe, dass du mich dies mal helfen könntest.
ich werde dann auf deine antwort warten.danke nochmal .
Adil
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MrBurns schrieb:
Kannst du den Code mal posten.
So muss mich Korrigieren, ich meinte nicht den 3x3 Mittelwert (den man durch geeignete Pointer in "linearer" zeit (MxNx(8 add, 1div, 1 zuweis) machen kann) sondern den 3x3 Gauss, und der ist oben im Artikel. Allerdings spalte ich den 3x3 Kernel in eine doppelte Anwendung eines 2x2, wodurch man besser implementie
@Adil
Erwartest du jetzt dass jemand deine Hausaufgaben macht? Das solltest du eigentlich (dir zu liebe) selber machen. Ein Tip: Im Artikel oben wird gezeigt, wie man mit einem 3x3 Filter ein Kantenbild erzeugt. Noch ein Tip: Nachdem du ein binäres bild hast vereinfacht es den Filter. Es wird dir ein Hinweis auf Dilatation und Erosion gegeben, was eigentlich nichtlineare Filter sind. Im binären allerdings kannst du das trotzdem recht schick machen, da es so aussieht:
Erosion: Wenn im Filterbereich eine 0 vorkommt, setze das aktuelle Pixel auf 0
Dilatation: Wenn im Filterbereich eine 1 vorkommt, setze das aktielle Pixel auf 1Ersteres macht das Bild optisch kleiner (frisst was weg), letzteres gibt was dazu. Was du jetzt implementieren musst ist lediglich das abfahren des Bildes mit deiner Filtermaske und das anschliessende ver-xor-en mit dem urbild. Wie das abfahren geht, beschreibe ich oben.
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servus!
Hab das Forum hier grad entdeckt und auch gleich vieles zu fragen. Und zwar muss ich für die Uni einen Mittelwertfilter programmieren. Das Problem ist, dass ich kaum mit c++ gearbeitet hab und auch sonst nicht wirklich fit bin im programmieren. Kann mir vielleicht jemand schildern, wie man in c++ ein Bild einlesen (also Pfadangabe im code) und dann den Mittelwertfilter darauf anwenden kann und dieses Bild dann in verändertem Zustand wieder ausgeben kann. Soll nämlich n Plugin für ein Grafikprogramm werden, wenns fertig ist. Soll nix fertiges sein, aber vielleicht ne Anleitung in die richtige Richtung. Allein kriege ichs nicht gebacken. Das grübeln hat kein Ende.vielen Dank im voraus
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An der Uni solltest du das lesen aber bereits beherrschen: Wie du einen (Mittelwert)Filter in c++ realisierst ist dort nämlich haarklein beschrieben, sowohl in Theorie als auch Praxis. Das Bildeinlesen ist etwas trickreicher, wenn du dich mit PGM (portable graymap) Bildern begnügst, kannst du aus meinem Beispielprojekt die lese und schreibfunktionen dafür verwenden. Alternativ bieten sich die verschiedenen Bibliotheken an (die du über google findest): libpng, libjpg und andere. Die einzubinden ist allerdings anfangs ein gefummel, da die oft recht umständlich sind. Wenn du noch Schwierigkeiten mit c(++) hast, würde ich empfehlen, dass du das erstmal mit leichten Tutorials aus der Welt schaffst. Wenn dir nur der Überblick fehlt, kannst du mal in mein Beispielprojekt reinsehen, wie die funkionen implementiert werden, und wie sie benutzt werden (in den Tests). Wenn du das ganze als Plugin schreiben sollst musst du dich auch noch mit den Pluginkonventionen rumärgern.
Hilft das?
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erstmal danke für die schnelle Antwort. Werde mal in deine Beispielimplementierungen schauen und versuchen da was draus mitzunehmen. Falls es noch irgendwo hakt werde ich euch wahrscheinlich weiter nerven mit sinnlosen fragen
gruß
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Korbinian schrieb:
für den gaussfilter auf jeden fall, für den mittelwertfilter wäre ich mir da nicht so sicher: meine implementierung durchläuft das NxM feld genau einmal mit M*N + 2M schritten, für jeden schritt 8 additionen und zwei zuweisung. die aufspaltung würde dazu führen, das feld 2 mal im ganzen zu durchlaufen, dafür nur mit einer addition, einer subtraktion und einer zuweisung. ich habs jetz nicht exakt nachgeprüft, aber für große bilder dürft meins schneller sein, auch wenn du das bild nicht spiegelst sondern über pointer gehst.
für farbbilder ist ein 3x3 2d-mittelwertfilter schneller als zwei separierte 1d-kernel. hab ich zumindest so in meinen tests rausgebekommen (AMD Athlon XP 2800+, 1 GiB RAM). für alle anderen filtergrössen bringt die separierung enorme geschwindigkeitsgewinne.
Graubild Filter Filtergröße Bildgröße Zeit-2D (in ms) Zeit-1D (in ms) Differenz Mean 3x3 1024x960 79,9847 63,5322 79,43% Mean 5x5 1024x960 109,5654 64,2914 58,68% Mean 7x7 1024x960 146,9064 65,0890 44,31% Mean 9x9 1024x960 178,9027 62,5780 34,98% Mean 11x11 1024x960 210,9300 66,6648 31,61% Mean 13x13 1024x960 244,8744 68,5941 28,01% Mean 15x15 1024x960 278,5071 69,4492 24,94% Mean 99x99 1024x960 3086,1738 288,0406 9,33% Farbbild Mean 3x3 1024x960 176,6281 208,3354 117,95% Mean 5x5 1024x960 253,9408 205,2999 80,85% Mean 7x7 1024x960 333,9920 210,3773 62,99%
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Hast du mal die Filterimplentierungen da? Mich würde die Testumgebung interessieren
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Testumgebung war ein Computer.
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Korbinian schrieb:
Hast du mal die Filterimplentierungen da? Mich würde die Testumgebung interessieren
ich glaub da wäre meine chefin nicht einverstanden.
zuerst werden die ränder erweitert (zero-padding, spiegeln, was auch immer). ein LUT wird angelegt um die zielgrauwerte zu berechnen. dann wird zuerste vertikal und dann horizontal gefiltert. beim filtern selbst, spare ich mir einige unnötige berechnungen. statt immer wieder neu die werte unter der filtermaske zu berechnen, aktualisiere ich lediglich die summe der grauwerte die aktuell unter der maske liegen, d.h. wenn die maske um einen pixel verschoben wird, kommt effektiv auch nur ein "neuer" pixel dazu und ein "alter" pixel verschwindet (1 addition und 1 subtraktion pro bildpunkt). den endgrauwert frage ich dann mit hilfe dieser summe und des LUT ab.
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Sunday schrieb:
beim filtern selbst, spare ich mir einige unnötige berechnungen. statt immer wieder neu die werte unter der filtermaske zu berechnen, aktualisiere ich lediglich die summe der grauwerte die aktuell unter der maske liegen, d.h. wenn die maske um einen pixel verschoben wird, kommt effektiv auch nur ein "neuer" pixel dazu und ein "alter" pixel verschwindet (1 addition und 1 subtraktion pro bildpunkt). den endgrauwert frage ich dann mit hilfe dieser summe und des LUT ab.
Ah, deshalb ist das so schnell. Ich hatte mich schon geärgert, weil mein Gaussfilter hier ein ganzes Stück langsamer ist. Weißt du, ob so ein Trick auch mit nem Gaussfilter geht?
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Wieso ist das bei nem Farbbild langsamer? Es müsste doch alles nur drei mal so lange dauern wie bei den Graubildern.