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FFT über eine Matrix (Bildauswertung) |
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| joanna |
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Verfasst am: 26.03.2010, 08:36
Titel: FFT über eine Matrix (Bildauswertung)
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Hallo erstmal,
ich bin hier an einem Projekt beschäftigt, dass Grauwertbilder auswerten soll. D.h. ich habe Bilder, die z.B. senkrechte helle und dunkle Balken aufweisen und soll diese mittels FFT bzw FFT2 auswerten.
Leider hab ich ein paar Verständnisprobleme was die genannten Funktionen angeht.
Also als Ausgangsmatrix habe ich eine ca. 500x500 - Matix (es sind mehrere Bilder, also schwankt dieser Wert), die Grauwerte (allerdings in uint16) beinhaltet.
So nun meine Fragen:
1. Wenn ich da ne Fourieranalyse drüber laufen lasse, was bekomme ich dann im endeffekt raus? Ergebnis einer FFT sind ja die Amplituden der beteiligten Frequenzen. Beim Bild sind das dann Ortsfrequenzen? Und wie würden die sich äußern, also z.B. helles Pixel --> hohe Frequenz und dunkles Pixel --> niedrige Frequenz?
2. Wenn ich die FFT ausführen will, brauch ich da Informationen zur Sampling-Rate oder sonstiges, und wenn ja, kann ich die aus meinen Bilddaten entnehmen? Ach ja die Auswertung kann auch erstmal über einen Vektor, den ich aus der Matrix entnheme (das klappt auch schon mal  ) laufen.
Ich hoffe, das sind keine all zu dummen Fragen, und ihr könnt mir helfen oder ein paar Tipps geben. Danke schon mal für eure Antworten.
Grüße joanna
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| joanna |
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Verfasst am: 26.03.2010, 09:22
Titel:
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Hallo nochmal,
also zu meiner 1. Frage hab ich schon teilweise was gefunden.
Hohe Frequenz liegen also vor, wenn sich die Farbwerte in meinem Fall Grauwerte stark ändern. Also zum Beispiel ein Srung von schwarz nach weiß, sozusagen eine Kante im Bild.
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| Hubertus |
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Verfasst am: 26.03.2010, 11:41
Titel:
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Hallo erstmal,
eine guter Ansatz ist die Anwendung auf bestimmte Bilder. In Matlab hast Du das Bild "cameraman". Hier siehst Du Ortsfrequnzen auf das FFT-Bild duchschlagen. Wenn Du das Bild stark weichzeichnest verschwinden diese sichtbaren Periodizitäten. In einem FFT-Bild spiegeln sich nur hohe Periodizitäten wieder, sonst erhälst Du sehr oft einfache Grauinhalte ohne nennenswerte Tontrennungen. Mit >> fftshift(fft2(double(imread('cameraman.tif')))) hast Du den Gleichanteil im Zentrum und die hohen Frequenzen vom Zentrum entfernt liegend. Ansonsten überlagere ein "normales Bild" mit einfachen Grauinhalten mit einem periodischen Störmuster. Dann kannst Du die Auswirkungen im FFT Bild sehr gut beobachten. Das Bild kannst Du 1-dimensional über "reshape"oder als Matrix transformieren.
Wichtig ist, dass Du periodische Störsignale in einem Bild nur auf diesem Weg und nicht adaptiv entfernen kannst. Darin liegt ein(1) Vorteil der FFT.
Auf der Seite: http://img-service.com/overview/per.....riodic_noise_removal.html findest Du das Bild 'Clown' mit periodischen Störfrequenzen. Diese bilden sich sehr gut in der FFT ab und lassen sich ebenso gut entfernen.
Viel Spaß bei Deiner Arbeit
Hubertus
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| joanna |
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Verfasst am: 29.03.2010, 07:39
Titel:
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Hallo Hubertus,
Danke für deine Antwort, bin jetzt auf jeden Fall etwas weiter gekommen.
Aber leider versteh ich das ganze immer noch nicht so ganz.
Was genau sagen mir denn jetzt die Ortsfrequenzen bzw. der Gleichanteil über mein Bild aus?
Wenn ich das Bild cameraman.tif mit deinem Bild umwandle und die FFT sozusagen anzeigen lasse bekomme ich, naja sagen wir was sternförmiges raus. Dann hab ich das Bild ziemlich stark verschwimmen lassen und die FFT berechnen lassen und nun hab ich im Zentrum sozusagen nur noch einen spitzen Peak.
Wär toll, wenn mir jemand noch erklären könnte, was ich daraus schließen kann.
Danke schon mal
Grüße
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| Hubertus |
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Verfasst am: 29.03.2010, 07:55
Titel:
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Moin joanna,
duch das Weichzeichnen sind die Ortsfrequenzen des Bildes Cameraman in der FFT nicht mehr zu sehen. Das zeigt, dass sich nur hohe Ortsfrequenzen abzeichnen. Du siehst in Deinem Peak den Gleichanteil aller Frequenzen. Ansonsten erhälst Du in einem FFT Bild sehr oft keine nennenswerten Aussagen, die sich visuell beurteilen lassen. Ich nutze die FFT nur zum Entfernungen von periodischen Störungen, die visuell zu lokalisieren sind (Notch-Filter) oder Paßfilter. Die Störfrequenzen kann man entfernen und erhält in der ifft ein ungestörtes Bild. Darüber hinaus gibt es aber eine Menge anderer Verfahren (z.B. Gesichtserkennungen - auch Fingerabdrücke!), die die FFT nutzen. Wenn Du im Ortsbereich Dir 1 Pixel ansiehst, erhälst Du max. 3 Informationen. Im FFT Bild zeichenen sich an einer vergleichbaren Stelle tausende von Amplituden ab. Vergleich man 3 oder 4 Punkte in einem FFT-Bild so erhälst Du sehr viele Informationen, im Vergleich zu 3 oder 4 Punkte im Ortsbereich. Es kommt darauf an, was Du dem FFT-Bild entnehmen willst. Es gibt eine ganze Reihe unterschiedlicher Auswertverfahren.
Einen schönen Montag
Hubertus
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| M |
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Verfasst am: 30.04.2010, 09:43
Titel: Graubilder?
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Hallo Joanna,
Ist die Frage noch aktuell? Was bist du denn am Auswerten? Kann dir evt. weiterhelfen, bin momentan am auswerten von Streifenmustern.
Ich wende auf die Streifenmuster FFT2 an und erhalte dann so durch die MATLAB-Auswertung mittels FFT2 (schnelle!) Aussagen über Abstand der Streifen und Orientierung. Wichtig kann in einem solchen Zusammenhang aber auch eine richtige Fensterung der Funktion sein.
Lg
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| joanna |
Themenstarter
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Verfasst am: 17.05.2010, 09:24
Titel:
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Hallo M
Ja, meine Frage ist noch aktuell. Also allgemein das Thema. Ich muss auch Streifenmuster bzw. Graustufenübergänge auswerten.
Wie wertest du denn den Abstand der Streifen aus?
An Fensterung habe ich noch gar nicht gedacht, was muss man denn da beachten?
Grüße
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