Student Thesis STUD-1590

BibliographyRoehl, Carsten: Implementierung und Bewertung von Bildverbesserungsmöglichkeiten für die CT.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Student Thesis No. 1590 (1996).
58 pages, german.
CR-SchemaI.4.3 (Image Processing and Computer Vision Enhancement)
I.4.4 (Image Processing and Computer Vision Restoration)
I.4.6 (Image Processing and Computer Vision Segmentation)
I.4.9 (Image Processing and Computer Vision Applications)
KeywordsCT; Computertomographie; Bildverarbeitung; Segmentierung; Region Growing; Quadtree; nichtlinearer Gaussfilter; Morphologie; Ortsfrequenzraum; Fourier
Abstract

Seit einigen Jahren wird die Computer-Tomographie nicht mehr nur in der Medizin, sondern auch zur zerstörungsfreien Prüfung von Werkstoffen und Bauteilen verwendet.

Die herkömmlichen Tomographie-Verfahren, wie Röntgen-, Gamma- und Kernspin-Tomographen sind nicht geeignet, Metalle und andere Materialien, wie sie bei der zerstörungsfreien Prüfung anfallen, zu durchdringen. Daher entwickelt das Institut für Kernenergetik und Energiesysteme (IKE) einen Neutronen-Tomographen, der bessere Ergebnisse zeigt.

Die aus den Meßdaten rekonstruierten Schnittbilder enthalten starke Störungen, die zum einen durch das Quantenrauschen bei der Messung, zum anderen aber auch durch den Rekonstruktionsalgorithmus verursacht werden.

Für diese Studienarbeit sollten Bildverbesserungsoperatoren implementiert und bewertet werden, die diese Störungen beseitigen. Dabei sollte sowohl interaktives Arbeiten möglich sein, als auch eine automatische Bildverbesserung zur Verfügung stehen. Letztere wird besonders als Eingabe für einen iterativen Rekonstruktionsalgorithmus benötigt.

Implementiert wurden folgende Algorithmen, die unterschiedlich gut die gestellten Probleme beseitigen:

+ Restauration - Inverser Filter - Wienerfilter + Bildverbesserung - verschiedene Skalierungen - Histogramm-Abgleich - Grauwert-Morphologie - Nichtlinearer Gauß-Filter + Segmentierung - Pyramid Linking - Quadtree - Region Growing

Die für alle auftretenden Fälle optimale Lösung ist darin nicht enthalten. Jedoch erweisen sich der nichtlineare Gauß-Filter und das Region Growing als meistens passende Operatoren, die zudem überdurchschnittliche Ergebnisse erzeugen.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed High-Performance Systems, Image Understanding
Entry dateJanuary 21, 1997
   Publ. Computer Science