Universität Mannheim
Lehrstuhl für Praktische Informatik IV
Prof. Dr. W. Effelsberg
Jürgen Vogel
Thomas Hänselmann
Stephan Kopf

Multimedia-Systeme: Übungsblatt 12

Übung: 24.01.03

Die Aufgaben, die auf dieser Seite ausgefüllt werden können, werden auch über das Web ausgewertet. Dazu muß die Matrikelnummer eingegeben werden und das Ganze abgeschickt werden. Voraussetzung ist allerdings, daß der Studierende auch für die elektronische Auswertung angemeldet ist.

Aufgabe 1: Farbanalysen

Gegeben sei folgender vergrößerter Bildausschnitt (1 Kästchen = 1 Pixel).
image_part

(a) Geben Sie für ein beliebiges zweidimensionales, digitales Bild der Größe N x M mit 256 Graustufen einen Algorithmus zur Berechnung des zugehörigen Histogramms an.

(b) Berechnen Sie das Grauwerthistogramm für oben gegebenen Bildausschnitt.

(1)	(2)	(3)

(c) Berechnen Sie den CCV auf oben gegebenem Bildausschnitt, wobei die 4er-Nachbargschaft zur Bildung von Regionen zugrundegelegt wird. Die 4er-Nachbarschaft bezieht sich auf die zu einem Pixel in gerade Linie benachbarten Pixel, im Gegensatz zur 8er-Nachbarschaft, bei der alle umliegenden Pixel als Nachbarn betrachtet werden.

Wieviele Regionen sind in dem Bild enthalten?
4
7
11

Wie groß sind die Regionen im Durchschnitt?
1.67
1.82
2.33
2.86
5.00
8.00

Wie lautet der CCV?
[(0.0,0.25),(0.25,0.1),(0.4,0.0)]
[(0.15,0.1),(0.25,0.1),(0.4,0.0)]
[(0.0,0.25),(0.0,0.35),(0.4,0.0)]

Aufgabe 2: Schnitterkennung

(a) Wie können zwei Histogramme H₁ und H₂ miteinander verglichen werden?

(b) Entwerfen Sie einen Algorithmus, der auf Basis von Histogrammen Schnitte in digitalem Video automatisch erkennt. Die Bilder seien dabei als char image[height][width] vereinbart.

(c) Beurteilen Sie die Aussagekraft von Histogrammen in Bezug auf die histogrammbasierte Schnitterkennung in Videosequenzen. Wie kann man die von Ihnen aufgezeigten Probleme umgehen?

Aufgabe 3: Gradient

Der Betrag des Gradienten eines Bildes I(x,y) wird folgendermaßen bestimmt:

$|delta I(x,y)|= sqrt[ (dI(x,y) / dx)^2 + (dI(x,y) / dy)^2 ]$

Die partiellen Ableitungen können dabei folgendermaßen approximiert werden:

$dI(x,y)/dx= [ I(x+1,y) - I(x-1, y) ] / 2$
$dI(x,y)/dy= [ I(x,y+1) - I(x, y-1) ] / 2$

a)

Nachfolgend sind die Grauwerte eines Bildes der Größe 6x6 abgebildet.

  100   100   200   100   200   100

  100   100   200   100   200   100

  100   100   200   200   200   100

  100   100   200   200   200   100

  100   100   200   100   200   100

  100   100   200   100   200   100

Berechnen Sie den Gradienten des Grauwertbildes. An den Rändern des Bildes setzen Sie den Wert 0 ein. Nachfolgend ist ein Lösungsvorschlag gegeben. Markieren Sie mit der Checkbox die Werte, die Ihrer Meinung nach FALSCH sind! (Zwischenergebnisse sind immer ganzzahlig)

0 50 100 50 111 50

70 50 0 0 111 50

70 70 200 70 111 50

70 70 0 0 111 50

70 0 0 0 0 70

70 50 100 50 141 111

b)

Unter nachfolgendem Link (lenna.pgm ) finden Sie ein Bild im PGM-Format . Weiterhin ist unter pgm-io.c der Source-Code für eine C-Funktion zum Einlesen bzw. Schreiben von PGM-Bildern abgelegt. Entwickeln Sie ein Programm, das ein PGM-Bild einliest, den Gradienten berechnet und wieder als PGM-Bild abspeichert.

c)

Testen Sie Ihr Programm anhand des Beispielbildes. Welches der nachfolgenden Bilder kommt Ihrer Lösung am nächsten, wenn Sie den Algorithmus auf das Bild anwenden?

lenna-1.pgm
lenna-2.pgm
lenna-3.pgm
lenna-4.pgm

d)

Welche visuelle Bedeutung hat der Gradient (welchen visuellen Effekt erzielt man)? Können Sie begründen, warum der Gradient diesen visuellen Effekt hervorruft?

Anmerkung: Zur Anzeige von PGM-/PPM-Bildern auf dem Bildschirm können unter Unix die Programme xv und ImageMagick verwendet werden. Für Windows9x ist mit Iview ein entsprechendes Programm verfügbar.

*Aufgabe 4 - Klausurvorbereitung: SS'98, Aufgabe 5d)

Download Klausur Multimedia-Technik, SS'98 [ PDF ,PS.GZ ].

*Aufgabe 5 - Klausurvorbereitung: SS'01, Aufgabe 3)

Download Klausur Multimedia-Technik, SS'01 [ PDF ,PS.GZ ].

Abgabedaten:

Matrikelnummer: Password:

Universität:
Mannheim
Heidelberg
Freiburg
Karlsruhe
andere

{ kopf , vogel }@pi4.informatik.uni-mannheim.de

Last modified: Fri Jan 17 17:23:31 CET 2002

100	100	200	100	200	100
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100	100	200	200	200	100
100	100	200	200	200	100
100	100	200	100	200	100
100	100	200	100	200	100

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70	70	200	70	111	50
70	70	0	0	111	50
70	0	0	0	0	70
70	50	100	50	141	111

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100	100	200	200	200	100
100	100	200	100	200	100
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70	50	100	50	141	111