MATLAB Repetitorium - Bildverarbeitung

Autor:	Prof. Dr.-Ing. Schneider
Termin:	05.07.2024

Aufgabe 7.1: Bilder einlesen und anzeigen

Abb. 1: Lena std.png

1. Lesen Sie das Bild „lena_std.png“ ein, indem Sie dies zunächst direkt über die Eingabe eines Pfades und anschließend über einen interaktiven Dialog vollziehen und ermitteln Sie die Größe des Bildes (Befehle: imread(), uigetfile()).
2. Erzeugen Sie eine Ausgabe, in der die einzelnen Farbräume (R, G und B) und das Originalbild nebeneinander dargestellt werden und Erzeugen Sie zu jedem Bild ein Titel (Befehle: imshow(), subplot())
3. Geben Sie das Grauwertbild in einem neuen Fenster aus.
4. Lesen Sie interaktiv aus dem Grauwertbild mit einem Fadenkreuz einen Pixel aus und geben Sie Pixelposition (x,y) und den Grauwert im Matlab Command Window aus (Befehle: ginput(), num2str(), disp())
5. Speichern Sie das Grauwertbild als Bilddatei ab (Befehl: imwrite()).

Notwendige Datei: Lena std.png

Nützliche Befehle: imread(), uigetfile(),imshow(), subplot(),ginput(), num2str(), disp(), imwrite()

Musterlösung 7.1 

%% Aufgabe 7.1 - Bilder einlesen und anzeigen
%% Workspace reinigen
clear all; close all; clc

%% Teil 1: Bilder einlesen und ausgeben

%% a)

[filename, path] = uigetfile('*.png');

readImage = [path, filename];

image = imread(readImage);

%% b) 

figure 

subplot(2, 2, 1);
imshow(image);
title(filename);

subplot(2, 2, 2);
imshow(image(:,:,1));
title('Rotanteil');

subplot(2, 2, 3);
imshow(image(:,:,2));
title('Grünanteil');

subplot(2, 2, 4);
imshow(image(:,:,3));
title('Blauanteil');

%% c)

grayImage = rgb2gray(image);

%% d) 

figure
imshow(grayImage);
title('Grautwertbild');
hold on 

%% e)

[x, y] = ginput(1);
plot(x, y, 'rx');
hold off

x = uint16(x);
y = uint16(y);

    % Runden der Werte, alternativ: round()

grayValue = grayImage(x, y);

fprintf(['Der ausgelesene Grauwert ist: ', num2str(grayValue), '\n']);
fprintf(['Die zugehörige Position ist: ', num2str(x),', ', num2str(y), ' (x, y)\n']);

%% f)

imwrite(grayImage, 'Lena_Grauwertbild.png');

%% Teil 2: Bildverarbeitung

%% a) 

[filename, path] = uigetfile('*.tif');

readImage = [path, filename];

NoiseImage = imread(readImage);

figure
subplot(1, 4, 1);
imshow(NoiseImage);
title('Verrauschtes Bild');

%% b)

% Filter für die Bildverarbeitung: 
% https://de.mathworks.com/help/images/referencelist.html?type=function&category=linear-filtering&s_tid=CRUX_topnav

%% c)

% Zweidimensionaler Median-Filter 

medianSize = [3, 3];

medianFilter = medfilt2(NoiseImage, medianSize);

subplot(1, 4, 2);
imshow(medianFilter);
title(['Median-Filter mit ', num2str(medianSize(1)), 'x', num2str(medianSize(2)), ' Pixelnachbarschaft']);

% Gauss-Filter

sigma = 0.8;

gaussFilter = imgaussfilt(NoiseImage, sigma);

subplot(1, 4, 3);
imshow(gaussFilter);
title(['Gauss-Filter mit \sigma = ', num2str(sigma)]);

% Tiefpass Wiener-Filter

wienerSize = [3, 3];

wienerFilter = wiener2(NoiseImage, wienerSize);

subplot(1, 4, 4);
imshow(wienerFilter);
title(['Wiener-Filter mit einer ', num2str(wienerSize(1)), 'x', num2str(wienerSize(2)), ' Pixelnachbarschaft']);

%% d)

[Datei, Pfad] = uigetfile('*.png');

Ente = imread([Pfad, Datei]);

figure
subplot(2, 1, 1);
imshow(Ente);
title('Foto einer Ente');

%% e)

[x, y] = ginput(2);

x = uint16(x);
y = uint16(y);

% Notwendige Abfrage aufgrund der Reihenfolge der eingelesenen Punkte mit
% ginput(). Außerdem sind x- und y-Werte bei der Bildverarbeitung und der
% normalen figure Darstellung vertauscht!

if (y(1) < y(2)) && (x(1) < x(2))
    
    Nummernschild = Ente(y(1):y(2), x(1):x(2));
    
elseif (y(1) < y(2)) && (x(1) > x(2))
    
    Nummernschild = Ente(y(1):y(2), x(2):x(1));
    
elseif (y(1) > y(2)) && (x(1) < x(2))
    
    Nummernschild = Ente(y(2):y(1), x(1):x(2));
    
elseif (y(1) > y(2)) && (x(1) > x(2))
    
    Nummernschild = Ente(y(2):y(1), x(2):x(1));
    
end

subplot(2, 1, 2);
imshow(Nummernschild);
title('Nummernschild');

%% Teil 3: Segmentierung

%% a)

% https://de.mathworks.com/help/images/ref/colorthresholder-app.html

%% b) c) d) e)

% Alle Aufgabenteile werden in der App selbst durchgeführt. Ein
% dokumentiertes Beispiel lässt sich unter
% https://de.mathworks.com/help/images/image-segmentation-using-the-color-thesholder-app.html
% einsehen. Unter Aufgabenteil e) muss in der App unter Export 'Export
% Function' ausgewählt werden. Diese wird dann als MATLAB Funktion
% abgespeichert.


%% Teil 4: Video einlesen und ausgeben

%% a)

[filename, path] = uigetfile('*.mpeg');

video = VideoReader([path, filename]); 

%% b)

nFrames = video.NumFrames;

FrameRate = video.FrameRate;

%% c)

figure('Name', 'Ausgabe jedes 5. Frames')

for i = 1:(nFrames-1)
    
    image = read(video, i);
    
    if mod(i, 5) == 0
       imshow(image);
    end
    
end

%% d)

figure('Name', 'Ausgabe jedes 5. Grauwertframes')

for j = 1:(nFrames - 1)
    
    image = read(video, j);
    
    if mod(j, 5) == 0
       GrayImage = rgb2gray(image);
       imshow(GrayImage);
    end
    
end

% Alternative für c) und d)
% 
% for k = 1:5:nFrames
%    
%     image = read(video, k);
%     
%     imshow(image);
%     
% end

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Aufgabe 7.2: Datenzugriff

1. Checken Sie den SVN trunk aus (URL: https://svn.hshl.de/svn/MATLAB_Vorkurs/trunk/MATLAB_Repetitorium).
2. Wechseln Sie in Ihr Arbeitsverzeichnis (z. B. \MATLAB_Repetitorium\User\SoSe24\Ulrich_Schneider\Lektion_07_Bildverarbeitung\).
3. Laden Sie die Bilddatei lena_std.png aus dem Ordner \MATLAB_Repetitorium\Daten ohne die Datei zu kopieren.

Musterlösung 7.2 

%% Aufgabe 7.2: Datenzugriff

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Aufgabe 7.3: Videobild extrahieren

Abb. 2: Datei:GeradeInKurve.mp4

Notwendige Datei: GeradeInKurve.mp4