Über Binarisierung und Potentiale der Fuzzy-Ansätze

Zusammenfassung

Segmentierung ist eine fundamentale Aufgabe der Bild Verarbeitung. Kaum eine Aufgabenstellung kann ohne Segmentierung, sei es Pixelklassifikation, Binarisierung oder Kantendetektion, gelöst werden (die letztere Aufgabe hat sich in den letzen Jahren zu einem eigenen Bereich entwickelt, zählt jedoch ebenfalls zu segmentierenden Verfahren). Wir konzentrieren uns hier auf die Binarisierung, weil die Behandlung der Segmentierung ohne diese Beschränkung den Rahmen dieses Beitrags sprengen würde. Binarisierung, als die einfachste Form der Bildsegmentierung, ist eine der kritischsten Schritte der Bild Verarbeitung. Obwohl sie eine relativ einfache Klassifikationsaufgabe darstellt (nämlich die Pixel entweder dem Hintergrund oder dem Objekt zuzuordnen), ist dieser Schritt mit diversen Problemen und Unsicherheiten behaftet. Oft läßt sich keine eindeutige bzw. klare Grenze zwischen Objekt und Hintergrund ziehen. Dies ist vor allem auf die inhärente Unschärfe digitaler Bilder zurückzuführen. Dies hat zur Folge, daß das Ergebnis der Binarisierung oft nicht optimal ist; eine eindeutige Trennung zwischen Objekt und Hintergrund kann nicht herbeigeführt werden (Abbildung 1). In der Praxis wird dies durch Störfaktoren wie ungleichmäßige Beleuchtung, Reflexionen an der Objektoberfläche, Schmutzpartikel usw. verstärkt.