Rasteranalyse wird ein Verfahren zu Bilderkennung und automatischen Klassifizierung in der Informatik bezeichnet. Dabei wird das Bild, in größer werdende Teile gerastert (gepixelt) und dann das unschärfere Bild mit bekannten Anschauen verglichen. Im Gegensatz zu anderen Verfahren (wie wie Clusteranalyse) ist das Ziel jedoch lediglich, das gesamte Sache auf dem Bild zu einteilen ohne es dabei in kleinere Unterklassen zu teilen (globale Klassifizierung).Bild:Wikipixel.png
Wikipedialogo in mehreren Rasterschritten
Beispiel
zur Veranschaulichung der globalen Einordnung folgendes Beispiel aus der Gesichtserkennung:
| Klassifikator | global | konventionell
|
| Bild | Bild:Norbi fenced.jpg | Bild:Norbi fenced.jpg
|
| erkannte Klassen | Gesicht | Auge, Nase, Mund
|
| Zweck | das Bild wird als eines erkannt,
auf dem ein Gesicht zu sehen ist
es kann von anderen Bildern unterschieden werden | Das Gesicht wird erkannt und
kann von anderen Gesichtern unterschieden werden.
|
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Algorithmus
Rasterung
Das Verfahren der Auflösung lässt sich mathematisch erfassen. Dazu überträgt man die Bildpunke (Pixel) in eine Matrix. Bei Schwarz-Weiss-Bildern wird der Farbwert eingetragen, bei einem Farbbild ein 3-Tupel der RGB-Farbwerte.
<math>begin{pmatrix}
{x_{11}} & cdots & {x_{1b}}
vdots & ddots & vdots
{x_{1a}} & cdots & {x_{ab}}
end{pmatrix}</math>
Es wird oft ein neuer Durchlauf gestartet, bis das Bild einer bekannten Klasse zugehörend werden kann.
Für Durchlauf <math>lambda</math> gilt zeilenweise: <math>x_{cd}=sum_{n=1}^{2lambda+1} x_{n1}+x_{n2}+cdots+x_{nb}</math>
wobei:<math>{(c,d)inmathbb{N}^2|c=gamma2lambda and d=delta2lambda and gamma,delta in mathbb{N}}</math>
Klassifikation
- das entstandene Muster wird mit den bekannten Mustern verglichen
- wenn es keine Übereinstimmung gibt wird ein neuer Durchlauf der Rasterung gestartet
- sobald ein gleiches Muster gefunden wird, ist die Zielklasse gefunden
- wenn bis zum Maximalraster kein gleiches Muster gefunden wird, werden die erzeugten Muster rückwärts auf bekannte ähnliche Klassen geprüft, (es werden also je nur <math>ab-lambda</math> Rastersegmente verglichen)
- sobald <math>ab-lambda</math> Rastersegmente gleich sind, ist die Zielklasse gefunden
Anmerkung: Die Wahrscheinlichkeit, dass keine Zielklasse gefunden wird, ist bei diesem Verfahren sehr gering. Jedoch besteht die Gefahr, dass die Zielklasse nicht sinnvoll bzw. falsch ist, wenn die Lernphase zu kurz war.
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