Short Courses on Computer Graphics, Image Processing and Computer Vision


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Course IPCis: Image Processing with Java

Copyright © by V. Miszalok, last update: 23-06-2003

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Einführung
C1: Bitmap, Bilder lesen und anzeigen
C2: Histo, Histogramm und Binarisierung
C3: Filter, Rauschen, Tiefpass, Hochpass
C4: Tiefpass
C5: Faltung und nichtlinearer Rangordnungsfilter
Introduction
C1: Bitmap, read and display images
C2: Histogram and binary images
C3: Filter, noise, lowpass, highpass
C4: Lowpass
C5: Convolution and a nonlinear ranking filter

C1: Bitmap, Bilder lesen und anzeigen

Lesen Sie Bilder der Formate 8-Bit-BMP und 24-Bit-BMP und zeigen Sie diese in folgenden Versionen:
V1: GUID, Spalten- und Zeilenzahl, Pixelformat plus Rohbild
V2: Zentriert
V3 + V4: Streckungen
V5: Volle Größe
V6: Spiegelung
V7: Zoomanimation

C1: Bitmap, read and display images

Read image formats 8-bit-BMP and 24-bit-BMP and display them in different versions:
V1: GUID, no. of columns and rows, pixel format plus raw image
V2: In the center of of the window
V3 + V4: Stretching
V5: Full size
V6: Mirror effects
V7: Zoom animation

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C2: Histo, Histogramm und Binarisierung

Das Programm besteht aus 3 aufeinander aufbauenden Versionen V1 - V3.
V1: Bild lesen und anzeigen
V2: Histogramm berechnen und anzeigen
V3: Binarisierungsschwelle mit der Maus

C2: Histogram and binary images

The program has three increasingly complex versions V1 - V3.
V1: Read an display an arbitrary image
V2: Compute and show the histogram
V3: Thresholding via mouse movements

JAR 15kB Histo.jar -> Zuerst lokal speichern, dann starten JAR 15kB Histo.jar -> Download it and start it from Your local disk
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C3: Filter, Rauschen, Tiefpass, Hochpass

Aus einem Eingabebild werden 5 Ausgabebilder generiert:
1. verrauschtes Bild durch Überlagerung mit einer Zufallsfunktion
2. verwaschenes Bild durch einen gewichteten Mittelwertfilter
3. Umrissbild druch einen horizontalen Kantenfilter
4. Umrissbild durch einen vertikalen Kantenfilter
5. Umrissbild durch eine vektorielle Kombination von 3. und 4.

C3: Filter, noise, lowpass, highpass

The input image is transformed into 5 output images:
1. a deteriorated image by adding noise
2. a blurred image generated by a weighted average filter
3. an outline image generated by a horizontal edge filter
4. an outline image generated by a vertical edge filter
5. an outline image generated by a vector combination of 3. and 4.


JAR 13kB Filter.jar -> Zuerst lokal speichern, dann starten JAR 13kB Filter.jar -> Download it and start it from Your local disk
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C4: Tiefpass

Eine kleine 11x12-Matrix definiert ein Minibild mit 10 Graustufen. Es dient als Lehrmodell eines Rasterbildes. Auf dieses Minibild wirken wahlweise 3 gewichtete Tiefpassfilter 3x3, 5x5 und 7x7 sowie ein Rauschgenerator. Man soll die Wirkung von Bildgröße, Filtergröße, Filtergewichtung und des Rauschens experimentell erkunden.

C4: Lowpass

A tiny 11x12 matrix defines a mini raster image with 10 gray values only. Averaging lowpass filters of size 3x3, 5x5 and 7x7 and a noise generator are implemeted. Test their effects and explore the influence of image size, filter size, filter mid weight and noise.

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C5: Faltung und nichtlinearer Rangordnungsfilter

Eine kleine 11x12-Matrix mit 10 Graustufen dient als Testbild für Faltungsoperationen.
Je ein 3x3 und 5x5 vordefinierter Filterkern dienen als Vorlage für eigene Experimente. Man soll die Wirkung selbstentworfener Filterkerne experimentell erkunden.
Als Beispiel für einen nichtlinearen Filter ist zusätzlich ein Rangordnungsfilter mit Tiefpasswirkung implementiert.

C5: Convolution and a nonlinear ranking filter

A tiny 11x12 matrix with 10 gray values serves as test image for an arbitrary 3x3 and 5x5 convolution. You should edit Your own 3x3 and 5x5 filter kernels and test their effects.

A simple ranking lowpass is implemented serving as sample of a nonlinear filter.

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