3.2 Aufgabe 4:

Laden Sie das Bild in ImageJ und testen Sie die einzelnen Funktionen über: Process àMath..

Sehen Sie sich jeweils das Histogramm des Ergebnisses an. Stimmen die Ergebnisse mit Ihren Erwartungen überein?

Da ImageJ ein 8 Bit Bild als Ausgangsbild konvertiert kann man im vorraus vermuten das es keine großen Veränderungen bei der Addition und Subtraktion geben wird, was man bei der umsetzung der Aufgabe auch zu erkennen ist.

Die kleine Veränderung kann man dadurch erklären , weil man von 4 Bit zu 8 Bit mit 17 multipliziert und somit andere Grauwerte entstehen.

Addition:

Subtraktion:

Bei der Multiplikation und Division treten in ImageJ überhaupt keine Unterschiede zu dem in Aufgabe 3 gerechneten Bildern auf. Dies liegt daran, dass die Bildpunkte in ImageJ nur vielfaches der Ursprungspixel in der Rastermatrix sind, also weil es egal ist ob man erst mal 5 bzw durch 5 teilt bevor man mit 17 multipliziert um auf 8 Bit zu kommen.

Multiplikation:

Division:

3.3 Aufgabe 5:

Sehen Sie sich die beiden ASCII-Dateien (Bild1.pgm und Bild2.pgm) an und überlegen Sie sich, welches Ergebnis Sie erhalten, wenn Sie die Funktionen:

·         Addition

·         Subtraktion

·         Multiplikation

·         Division

Bei den Nachfolgenden Bildern sieht man die Ergebnisse der jeweiligen Funktionen, erst immer die numerische Veränderung der Rastermatrix und dann die entsprechende Grafik dazu.

Dabei muss jedes Pixel von Bild 1 mit dem an der gleichen Position stehenden Pixel von Bild 2 verrechnet werden.

Bild 1 +Bild 2:

Bild 1- Bild 2:

Bild 1 *Bild 2:

Bild 1 / Bild 2:

3.4 Aufgabe 6:

Öffnen Sie die beiden Bilder (Bild1.pgm und Bild2.pgm) in ImageJ und starten Sie das Tool: Process à Image Calculator..Testen Sie nun die Funktionen:

·         Add

·         Substract

·         Multiply

·         Divide

und vergleichen Sie die Ergebnisse mit Ihren Resultaten aus Aufgabe 5.

Im vergleich zu Aufgabe 5 erkennt man auf den ersten blick keine Unterschiede. Doch bei genauerem hinsehen sieht man das die Bilder von der Addition und Subtraktion ein wenig heller geworden sind.

Das liegt daran, dass ImageJ mit den 8-Bit Bildern rechnet und somit die maximalen Grauwerte nicht so schnell erreicht werden.

Bei dem Bild der Multiplikation erkennt man das das Bild zwar heller geworden ist doch bei dem Kreuz es keine Veränderung gab. Dies liegt an der Multiplikation mit null. Der Helligkeitsunterschied wird wie bei den zu vorgehenden Bildern begründet.

Dieses Bild schein dunkler als das bei der gleichen Rechenoperation in aus Aufgabe 5 bis auf dem gleichaussehenden weißen Streifen.

Auch dies ist zu begründen das ImangeJ das Bild konvertiert.

4.Erzeugung eines Binärbildes

4.1 Aufgabe 7:

Erzeugen Sie zunächst eine 5x5 Grauwertmatrix, indem Sie ein neues Bild in ImageJ erstellen. Der Hintergrund soll schwarz sein, die Ausdehnung in Breite und Höhe je 5 Pixel.

Selektieren Sie anschließend ein Rechteck von 5 Pixeln

Länge und 1 Pixel Breite, wie in nebenstehender Abbildung dargestellt.

Über die Funktion Edit àSelection àCreate Mask erstellen Sie nun ein

Binärbild mit weißem Hintergrund und einer schwarzen horizontalen Linie.

Speichern Sie dieses Bild als sw1.tif ab. Was fällt Ihnen bei diesem Bild auf?

Rotieren Sie auch dieses Bild um 90°und speichern Sie es als sw2.tif ab.

Nach dem erstellen eines neuen Gauwertbildes mit der Rastergröße 5 x 5 und der Hintergrundfarbe schwarz wird nun mit der Funktion Edit à Selection à Create Mask ein Binärbild erstellt.

Nach dem erzeugen dieses Bildes fällt auf das Schwarz den höchsten und weiß den niedrigsten Grauwert hat. In einem „normalen“ Bild ist es genau umgekehrt, da besitzt Schwarz den niedrigsten und weiß den höchsten Grauwert. Deßwegen bezeichnet man das Bild auch als ein invertiertes Bild, wie man es auch in den Folgenden Bildern sehen kann, nur das bei dem Bild sw2.tif noch eine Rotation von 90° vollzogen wurde.