Adaptives Bild bezieht sich auf eine Bildverarbeitungstechnik, bei der bestimmte Algorithmen oder Methoden angewendet werden, um das Bild entsprechend bestimmten Kriterien oder Bedingungen zu modifizieren oder zu verbessern. Der Begriff „adaptiv“ impliziert, dass sich die Bildverarbeitungsvorgänge basierend auf den lokalen Pixelwerten oder anderen Bildeigenschaften anpassen. Hier sind einige gängige Beispiele für adaptive Bildverarbeitungstechniken:
Adaptive Schwellenwerte: Diese Technik passt den für die Binarisierung verwendeten Schwellenwert dynamisch an, basierend auf lokalen Bildmerkmalen, wie etwa der Intensität oder Textur benachbarter Pixel. Ziel ist es, eine optimale Objektsegmentierung bzw. -trennung im Bild zu erreichen.
Adaptiver Histogrammausgleich: Adaptive Histogram Equalization (AHE) ist eine Bildverbesserungstechnik, die den Kontrast eines Bildes ändert, indem sie den Histogrammausgleich auf kleine, lokalisierte Bereiche des Bildes anwendet. Dies trägt dazu bei, Bilddetails zu verbessern und gleichzeitig lokale Kontrastschwankungen beizubehalten.
Adaptive Rauschunterdrückung: Adaptive Rauschunterdrückungsalgorithmen verwenden lokalisierte Bildstatistiken, um Rauschen aus einem Bild zu entfernen. Diese Algorithmen analysieren die lokale Nachbarschaft jedes Pixels und wenden Rauschunterdrückungsoperationen basierend auf den geschätzten Rauscheigenschaften an.
Adaptives Schärfen: Adaptive Schärfungstechniken verbessern die Bildschärfe, indem sie Kanten und Details in bestimmten Bildbereichen hervorheben und gleichzeitig glatte Bereiche beibehalten. Sie passen die Schärfungsparameter dynamisch an lokale Bildeigenschaften wie Textur oder Kantendichte an.
Adaptive Filterung: Adaptive Filter wie der Wiener-Filter oder der Kalman-Filter nutzen lokale Bildinformationen, um das zugrunde liegende Rauschen im Bild abzuschätzen. Anschließend wenden sie eine pixelweise Filterung an, um das Rauschen zu reduzieren und gleichzeitig die Bilddetails beizubehalten.
Diese adaptiven Bildverarbeitungstechniken sind flexibel und kontextbewusst und ermöglichen präzisere und lokalisierte Bildverbesserungen oder -modifikationen. Sie werden häufig in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter medizinische Bildgebung, Fernerkundung, Objekterkennung, Bildwiederherstellung und mehr.
