Erkennung unscharfer Bilder mittels Haar-Wavelet-Transformation

Image Blur Detection using Haar-Wavelet-Transformation

URL
Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informations- und Elektrotechnik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2012
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Haar-Fourier-Transformation , Bildverarbeitung , Digitalkamera
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Kurzfassung auf Deutsch:

Diese Thesis befasst sich mit dem Problem, unscharfe Bilder automatisch erkennen zu können. Hierfür wird ein Algorithmus entwickelt, welcher sowohl Bewegungsunschärfe als auch eine Fehlfokussierung in einem Bild erkennen kann und in der Lage ist, den Schärfebereich eines Bildes hervorzuheben bzw. zu visualisieren. Der hier entwickelte Algorithmus basiert auf einer Multiskalenanalyse mittels der Haar-Wavelet-Transformation, welche im Detail vorgestellt wird. Ausserdem deckt diese Bachelorthesis die gesamten Grundlagen der benötigten Bildverarbeitung ab; Gauss sche Unschärfe, Bewegungsunschärfe, Scharfzeichnung und Unscharfmaskierung. Als Testobjekte dienen unbearbeitete Bilder einer digitalen Spiegelrefexkamera mit unterschiedlichen Objektiven aus verschiedenen Aufnahmeszenarien.

Kurzfassung auf Englisch:

Target of this paper is to detect blurred images. In order to detect motion- and out-offocus-blur in images we design an algorithm which is also able to visualize sharp areas of an image. The designed algorithm is based on a multiresolution analysis using the Haarwavelet transformation. The thesis covers the required theoretical background about the used transformation and imageprocessing; Gaussian blur, motion blur, sharpening and unsharpmasking. We use raw, unediteted images from a digital single-lens reex camera with various lenses from different locations.

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