Ziel dieser Artikelserie ist eine Zusammenfassung von Verfahren und Methoden der digitalen Bildverarbeitung unter dem Blickwinkel ihrer speziellen Anwendung in der Lebensmittcl-und Ernahrungswissenschaft. Nach einer kurzen Einfuhrung in die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung werden effektive Verfahren zur Erkennung isolierter Objekte in Binarbildern behandelt. AuBerdem werden fur diese Objekte geometrische Merkmale definiert.
Einleitung
Die digitale Bildverarbeitung ist ein komplexer ProzeB, der es gestattet, einem vorgegebenen Bild Informationen zu entnehmen. Sie hat mit der Entwicklung leistungsfahiger Computer in zahlreichen Bereichen von Wissenschaft und Technik zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die dabei zur Anwendung kominenden Methoden sind hlufig aufgabenspezifisch. So werden bei der Bildvorverarbeitung als einer Form der Bildverarbeitung andere Methoden zu verwenden sein als bei der Bildanalyse. Aber auch die Methoden der Bildanalyse unterscheiden sich in den verschiedenen Wissenschaftsbereichen mitunter stark voneinander. Auf Grund dieser Tatsache erscheint es sinnvoll, einen Uberblick iiber einige wesentliche Methoden der digitalen Bildverarbeitung im Bereich der Lebensmittelwissenschaft zu geben.
Ausdriicklich sei hervorgehoben, daB es in dieser Artikelserie in erster Linie nicht darum geht, neue Erkenntnisse aus der digitalen Bildverarbeitung vorzustellen, sondern bekannte Verfahren und Methoden unter dem Blickwinkel ihrer speziellen Anwendung in der Lebensmittelwissenschaft und angrenzenden Bereichen in inoglichst geschlossener Form darzustellen und ihre Sinnfalligkeit anhand von Beispielen zu demonstrieren.
Um iiberhaupt Bildverarbeitung betreiben zu konnen, muB zunlchst einmal ein Bild erzeugt werden, in dem die gewiinschten Informationen auch tatslchlich enthalten sind. Das klingt auf den ersten Blick trivial, ist jedoch in der Praxis oft mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden. Haufig miissen die zu untersuchenden Substanzen in irgendeiner Weise prapariert werden, wobei sie gewollt oder ungewollt einer Veranderung unterliegen, die zu einem Verlust in der zu extrahierenden Information fiihren konnen. Im Gegensatz zum menschlichen Erkennungssystem, das so einen Informationsverlust durch Einbeziehung von Erfahrungen ausgleichen kann, ist eine Riickgewinnung dieser Informationen in der digitalen Bildverarbeitung entweder gar nicht oder nur mit erheblichem Aufwand moglich.