Bildverarbeitungs

Bildverarbeitungs (Bildverarbeitung) ist ein Gebiet der Informatik und der Ingenieurwissenschaften, das sich mit der automatischen Verarbeitung digitaler Bilder befasst. Ziel ist es, Bilddaten zu verbessern, Informationen zu extrahieren oder Entscheidungen zu unterstützen. Der Begriff wird oft synonym mit Bildverarbeitung verwendet; Computer Vision fokussiert zusätzlich auf das Verstehen der Bilder durch Algorithmen.

Typische Aufgaben umfassen die Aufnahme oder Beschaffung von Bildern, Vorverarbeitung (Rauschreduktion, Normalisierung), Segmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation oder Entscheidung. Die Ergebnisse können visuell dargestellt, gespeichert oder in weiterführende Systeme eingespeist werden.

Wichtige Techniken sind Filterverfahren (z. B. Median, Gauß) zur Rauschunterdrückung, Kantenerkennung (Sobel, Canny), Schwellenwertmethoden (Otsu), Morphologie, sowie Frequenzanalysen (Fourier, Wavelets). In jüngerer Zeit spielen maschinelles Lernen und Tiefenmodelle eine zentrale Rolle, insbesondere für Objekterkennung, Bildklassifikation und Qualitätskontrolle.

Anwendungen finden sich in der industriellen Bildverarbeitung zur Qualitätskontrolle, in der medizinischen Bildgebung, der Überwachungstechnik, der Robotik, der Fernerkundung und in der digitalen Fotobearbeitung. Typische Anforderungen sind Robustheit gegenüber Beleuchtungsunterschieden, Verzerrungen und Echtzeit-Verarbeitung bei begrenzten Ressourcen.

Herausforderungen ergeben sich durch Beleuchtung, Perspektiven, Rauschen, Verzerrungen und große Datenmengen. Die Leistung wird oft durch Metriken wie PSNR, SSIM oder Klassifikationsgenauigkeit bewertet. Werkzeuge und Bibliotheken wie OpenCV, scikit-image und MATLAB unterstützen viele gängige Verfahren und Prototyping.