Filterung von Bildern (2D-Filter)

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Tiefpass • Unterdrückung von hohen Frequenzen (feinen Details) Ideale und nichtideale 1D- Filterfunktion im Frequenzbereich Hochpass • Unterdrückung von niedrigen Frequenzen (von groben Strukturen und dem Gleichanteil) Lineare Filter (1)" Bildverarbeitung und Biometrik SS13 5.16
Bandpass • Unterdrückung von hohen und niedrigen Frequenzen Bandstop • Unterdrückung von Mittenfrequenzen Lineare Filter (2)" Ideales eindimensionales Bandpass-Filter im Frequenzbereich Ideales 1D- Bandstop-Filter im Frequenzbereich Bildverarbeitung und Biometrik SS13 5.17
Seite 1 und 2: Bildverarbeitung und Biometrik  
Seite 3 und 4: Filterung eines Bildes  Implement
Seite 5 und 6: Erzeugung einer Frequenzraumdarstel
Seite 7 und 8: Erzeugung einer Frequenzraumdarstel
Seite 9 und 10: Originalbild Frequenzbilddarstellun
Seite 11 und 12: Filterung mit Hilfe der Fourier-Tra
Seite 13 und 14: Eingangsbild Ii,j I 0,0 I 0,1 I 0,2
Seite 15: Konvolution mit Filtermasken  Ran
Seite 19 und 20: Diskrete Tiefpass-Filter  (Filter
Seite 21 und 22: Gaußsches Glättungsfilter  (Gau
Seite 23 und 24: α Verstärkungsfaktor Anwendung de
Seite 25 und 26: Diskrete Hochpass-Filter" Betonung
Seite 27 und 28: Differenzierung eines kontinuierlic
Seite 29 und 30: Ableitungsfilter (2)" Betrag des Gr
Seite 31 und 32: Maske für horizontale 2. Ableitung
Seite 33 und 34: 0 0 -1 0 0 0 -1 -2 -1 -1 -2 16 -2 0
Seite 35 und 36: Anwendung des Roberts Operators 
Seite 37 und 38: Kantenextraktion  Binarisierung d
Seite 39 und 40: Multiskalen-Bildanalyse / Auflösun
Seite 41 und 42: Difference of two successive images
Seite 43 und 44: Wavelet- und Fourier-Transformation
Seite 45: Was sind Wavelets ("kleine Wellen")

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