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1Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
DACH-Jahrestagung, 17. – 19. Sept. 2012, Graz
BAM Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
Bildbearbeitung: automatische
Eigenschaftserkennung versus visuelle Beurteilung
Kurt Osterloh, Uwe Zscherpel, Uwe Ewert
2Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Inhalt
Bild-
filterung
• das Problem (Einführung)
• Herangehensweise und Lösungen
• Kontrastanpassung (visuell)
• Filterung in der Frequenzdomäne (Wahl des Filters? Parameter?)
• automatische Filteranpassung (der Bildinhalt entscheidet selbst)
• Beseitigung störender Stellen (visuell kaum zu bewältigen)
• abschließende Bemerkung
DACH-Jahrestagung 2012 in Graz - Di.3.C.2
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Lizenz: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de
3Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Verbesserung der Bilderkennung: • Nachverfolgung von Strukturen durch
helle und dunkle Zonen• Herausfiltern störender Eigenschaften• Minimierung visueller Beurteilung
Sinn und Zweck
störende Eigenschaften• große Helligkeitsdifferenz zwischen
hellen und dunklen Zonen• weißes Rauschen• „Strukturrauschen“• fleckige Bildstörungen
global
lokal
4Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Röntgen (75 kV)schnelle Neutronen
Proben
BAM Labor FRM II
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5Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
das Problem
Brettschichtholz
Kontrastanpassung
visuell
helldunkel
Histogramm
6Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Lösung (1)
neues Problem: Rauschverstärkung!
Läng
en-
raum
Fre
quen
z-ra
umLä
ngen
-ra
um
Rohbild
Ergebnis-bild
FFT
Rück- FFT
Bild
dat
en
Ho
chp
assf
ilter
3
7Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
visuell beurteilen?
Lösung (2)
Parametersetzen per Hand?
Rohbild
Ergebnis-bild
FFT
Rück- FFT
Bild
dat
en
Ban
dp
assf
ilter
?
Läng
en-
raum
Fre
quen
z-ra
umLä
ngen
-ra
um
8Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Lösung (3) prinzipielles Vorgehen: das Bild gibt selbst die Bearbeitungsparameter vor.
Rohbild
Ergebnis-bild
FFT
Rück- FFT
Filt
erd
aten Extraktion von
Bildinformationen
Bestimmung des Rauschniveaus
Formen des Filters
getrennte Wege für Bild-und Filterinformationen
K. Osterloh, U. Ewert, U. Zscherpel, O. Alekseychuk (2008), „Verfahren zur parameterfreien Bildbearbeitung“, Patent DE 10 2006 034 132 A1, Offenlegung 24.01.2008, Image Processing Method Without Parameters, WO 2008/009685, published 24.01.2008 (pending)
Bild
dat
en
Läng
en-
raum
Fre
quen
z-ra
umLä
ngen
-ra
um
4
9Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Formung des Filterprofils (Glättung)
Filterformung (1)
isotrop
Rauschgrenzen aus Powerspektrumfür alle Richtungen
subtrahiert
gedreht
all
horizontal
vertical
noise (all)
RauschniveauIn
tens
ität
Frequenz
10Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
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Rausch-grenzen aus Rand-flächen des 2-D Power-spektrums
anisotrop
Rauschniveau
subtrahiert
geglättet (2D Gauß)
Filterformung (2)
Inte
nsitä
t
5
11Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Ergebnis (per Maustaste)
isotrop anisotrop
Unterschiede im “Strukturrauschen”
12Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
weiteres Problem
Neutronenradiographie
selbst in Medianbildern aus 5 Einzelaufnahmen wie bekommt man sie los?
fleckige Störungen
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13Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
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Lösungsversuch
isotrop anisotrop
falsches Werkzeug
keine Lösung!
14Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
problematische Rauschabgrenzung
all
horizontal
vertical
noise (all)
Rauschniveau
voriges Bild andere Wege erforderlich!
?
Filterformung (3)
Formung des Filterprofils (Glättung)
Inte
nsitä
t
Frequenz
7
15Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Erkennung einer fleckigen Bildstörung
• ein Wert außerhalb der 4 s Region und• bei Lage des Medians innerhalb darin (zur Strukturerhaltung)
als Ausreißer gilt:
Isolierung eines möglichen Ausreißers (Median und Mittelwert)
Bildfläche
16Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Vorgehen
Auswahl eines5 x 5 Kernel …
Wechseln zu einem 3 x 3 Kernel
das Zentrum mit dem Medianwert ersetzen, aber ...
asymmetrisch…
Inte
nsitä
t
Bildfläche
8
17Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
das Programm
AuffindenErsetzen
großklein
kleingroß
… mit wechselnden Kernelgrößen
AuffindenErsetzen
wiederholen
bis alle Störungen beseitigt bzw. akzeptabel reduziert sind (1.0 %).
nur einmal pro Pixel
dieser zweite Durchgang ist erlaubt
um neue Artefakte zu vermeiden („Hammerschlag“)
References:
K. Osterloh, T. Bücherl, Ch. Lierse von Gostomski, U. Zscherpel, U. Ewert, S. Bock: Filtering algorithm for dotted interferences, Nucl. Instr. and Meth. in Physics Res. A 651 (2011) 171-174,
K. Osterloh, T. Bücherl, U. Zscherpel and U. Ewert: Image recovery by removing stochastic artefacts identified as local asymmetries, Journal of Instrumentation 7 C04018 (2012), (http://iopscience.iop.org/1748-0221/7/04/C04018)
18Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
median image
processedl
Ergebnis
• keine Benutzerinteraktion erforderlich
• < 4 % des Bildinhaltes verändert
weißes Rauschen vermindert.In
tens
ität
Frequenz─ Median─ bearbeitet
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19Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
weiteres …
isotrop anisotrop
… Bearbeiten wieder möglich.
20Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
gefiltertes
Bild
abschließende Bemerkung
Die Bearbeitungskriterien stecken im Bild selbst.
Getrennte Ansätze für “globale” und “lokale” Probleme.
erreicht wurde: • Erkennbarkeit von Strukturen durch
helle und dunkle Zonen hindurch,• erfolgreiche Erkennung und
Beseitigung störender Eigenschaften,• minimale Benutzerinteraktion (visuell)
dank automatischer Bearbeitung, • damit Reduzierung subjektiver
Einflussnahme.
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21Bildbearbeitung: Eigenschaftserkennung
September 2012Division 8.3Radiological Methods
Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
vielen Dank, Fragen?many thanks, questions? merci beaucoupmille graziehvala lijepaбольшое спасибо kurt.osterloh@bam.de
uwe.zscherpel@bam.de
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