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Einführung - Übersicht Bildverarbeitungsprozess
Bildverarbeitung
Bildverarbeitung / Bildanalyse
- Wissenschaft von der algorithmischen Verarbeitung von Informationen in Bildern
- Ziel: Ableitung relevanter (nützlicher) Parameter
- Anwendung in nahezu allen Bereichen von Wissenschaft und Technik, Medizin und Alltag
Vorlesung BVM
- Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung
- Anwendungsfokus: Medizinische Bildverarbeitung
Anwendungsfelder digitaler Bildverarbeitung
- Medizinische Diagnostik und Therapie
- Röntgen, CT, DSA, PET, SPECT, Ultraschall, MRI, fMRI, OCT
- Biolog. Bildgebung
- Histologie, Mikroskopie, Zählung, Klassifikation u. Morphologie von Zellen, Bewegungsanalyse, Wachstum
- Forensik / Rechtsmedizin
- Fingerabdruck, Gesichtserkennung
- Mensch-Maschine-Kommunikation / Robotik
- Gestenerkennung, Zeichensprache, Orientierung im Raum
- Dokumentenverarbeitung
- Automatische Texterkennung (OCR), Scannen, Archivieren, Fotografie
- Industrie / Materialforschung
- Qualitätssicherung, automatisches Zählen, Komponentenerkennung
- Remote Sensing
- Ernte, Wetter, Vermessung, Militär, Astronomie
Medizinische Bildverarbeitung
- Anwendungsfelder
- Diagnose
- Screening
- OP-Planung
- Bestrahlungsplanung
- Ausbildung
- Eigenschaften
- Große Komplexität / multimodal (verschiedene bildgebende Verfahren)
- Variabilität der Objekte /individuelle Unterschiede
- Große Bedeutung feinster Strukturen
- Dreidimensionale / dynamische Bilddaten
- Vergleichbarkeit mit Standardfällen
- Hohe Robustheit notwendig
Modellgestützte Interpretation
- Bildinformationen
- Modell- bzw. anwendungsspezifische Interpretation des Bildes
- Bild nur unter Erwartungshaltung bzw. mit Hilfe eines Modells interpretierbar
- Können verfälscht oder widersprüchlich sein
- Bildrestauration
- ''Pin Cushion'' Verzerrung, ''Barrel'' Verzerrung
- Verzerrung durch Bewegung (Restauration durch inverse Filterung)
- Fokussierungsunschärfe
- Verrauschtes Bild -> Gauß-Filter
- ,,Salz und Pfeffer'' Rauschen -> Medianfilter
- Kontraständerung
- Bildregistrierung
- Segmentierung
- Schwellwertsegmentierung
- Erkennung von Kreisen (Hough-Transformation)
- Merkmale und Klassifikation
Vorlesungsinhalt
- Einführung
- Bildverarbeitungsprozess
- Bildrepräsentation und Bildeigenschaften
- Ortsbereich
- Spektralbereich
- Diskrete 2D-Faltung
- Bildvorverarbeitung
- Bildrestauration
- Bildregistrierung
- Bildverbesserung
- Segmentierung
- Pixel- bzw. histogrammbasierteSegmentierung
- Regionen-basierte Segmentierung
- Kantenbasierte Segmentierung
- Wasserscheidentransformation
- Modellbasierte Segmentierung
- Morphologische Operationen
- Morphologische Basisoperationen
- Entfernen von Segmentierungsfehlern
- Bestimmung von Formmerkmalen
- Merkmalsextraktion und Klassifikation
- RegionenbasierteMerkmale
- Formbasierte Merkmale
- Einführung in die Klassifikation
Literaturempfehlungen
- Wilhelm Burger and MarkJ. Burge, ,,Digitale Bildverarbeitung – eine algorithmische Einführung mit Java'', Springer, 3. Auflage, 2015
- Klaus D. Tönnies, ,,Grundlagen der Bildverarbeitung'', Pearson Studium, 1. Auflage, 2005
- Heinz Handels, ,,Medizinische Bildverarbeitung'', Vieweg+Teubner, 2. Auflage, 2009
- Bernd Jähne, ,,Digitale Bildverarbeitung'', Springer, 6. Auflage, 2005
- Angelika Erhardt, ,,Einführung in die Digitale Bildverarbeitung'', Vieweg+Teubner, 1.Auflage, 2008
- Rafael C. Gonzales and Richard E. Woods, ,,Digital Image Processing'', Pearson International, 3. Edition,2008
- Geoff Dougherty, ,,Digital Image Processing for Medical Applications'', Cambridge University Press, 1. Edition, 2009
- William K. Pratt, ,,DigitalImageProcessing'', Wiley, 4. Edition, 2007
- John L. Semmlow, ,,Biosignal and Medical Image Processing'', CRCPress, 2. Edition, 2009