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Bildanalyse

 
     
  quantitative und/oder qualitative Analyse von analogen, digitalisierten oder originär digitalen Bildern, mit dem Ziel einer phänomenologisch-deskriptiven, mathematisch-statistischen und/oder planerisch-kartographischen Darstellung von Bildinhalten. Neben der visuellen Bildinterpretation wird der Begriff hauptsächlich in der semiautomatischen und automatischen computergestützten digitalen Rasterbildverarbeitung gebraucht. Ein digitales Bild beruht auf der geometrischen Quantifizierung in Bildelemente und auf der radiometrischen Quantifizierung in diskrete Strahlungswerte (brightness values). Eine bildelementweise Analyse nach Geometrie (Lage) und spektralen Charakteristika (Art) mittels Computer wird quantitative Analyse oder Bildklassifikation genannt. Eine auf Einzelobjekte oder Flächen bezogene visuelle Analyse durch einen Experten wird als visuelle Bildinterpretation bezeichnet. Bildinterpretation bezieht menschliche Interaktion unmittelbar in das Analyseverfahren ein und erlaubt daher hochwertige komplexe Bewertungen raumbezogener Phänomene. Das Erkennen und Analysieren von Objekten in Bildern ist leicht möglich. Die Extraktion von qualitativen Ergebnissen gelingt in hohem Masse. Die spektrale Differenzierbarkeit der Bildinhalte ist jedoch auf die objektbezogene Wahrnehmbarkeit von ca. 16 Grauwertstufen beschränkt. Die Bildklassifikation kann im Gegensatz dazu multispektrale Analysen von Bildern in n-dimensionalen spektralen Merkmalsräumen, in spezifischen radiometrischen Auflösungen (Grauwertumfang von 256, 1024, 4096 Stufen) und unter Angabe genauer Flächengrössen bereitstellen. Das Erkennen und Analysieren von Form, Lage im Raum sowie von assoziativen Beziehungen von Objektgruppen im Bild ist nur unter Einbeziehung komplexer Rechenprogramme möglich. Die objektbezogene automatische Bildanalyse gliedert sich in drei Stufen. Nach Bildverarbeitung durch Helligkeits- und Kontraständerung, Histogramm-Anpassung, Fouriertransformation u.a. folgt die Ableitung von Strukturen aus dem Bild mittels Bildsegmentierung und Merkmalsextraktion. Letztendlich sollen Aussagen über die extrahierten Strukturen gewonnen werden. Diese Aussagen können durch den Einsatz wissensbasierter Systeme auf Basis einer expliziten formalen Darstellung des spezifischen Wissens, z.B. in Form von neuronalen Netzen, getroffen werden. Ausgangsdaten der Analyse sind aus dem Bild extrahierte Strukturen, deren Bedeutung wissensbasiert analysiert wird, oder wissensbasierte Modelle der gesuchten Objekte, deren zugeordnete Strukturen im Bild gesucht werden.  
 

 

 

 
 
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