Bilder serien, unscharfe Bilder rausschmeiße

Guten Morgen,

Ich muss bei mehreren Bilderserien die ein Mikroskop mit Kamera automatisch erstellt, die "extrem" unscharfen Bilder raussuchen.
Zur Zeit mache ich das händisch, meine viereckigen Augen nach ca. 5000 Bildern/Serie könnt ihr euch vorstellen.

Diese Bilder werden später mit einem in Labview entwickelten Programm bearbeiten.
Nun hab ich mir überlegt, vor der Bearbeitung zu überprüfen ob das Bild scharf oder unscharf ist und es dann
rauszuschmeißen.

Ich hab im Forum gesucht und diesen Thread gefunden:
http://www.labviewforum.de/Thread-Bildsc...ild+scharf

{Das ist zwar ein UraltTread aber ich möchte erzählen wie ich das gelöst habe:

* ROI definieren da es meist interessant ist nur in einem Bereich scharf zu sein (nein nix Sex sondern IMAQ)
* Das ROI ausschneiden
* Diesen Teil differenzieren (IMAQ Edge Detection - Differenciate)
* ein Histogramm dieses Bildes machen
* Die Y-Werte (das sind die Häufigkeiten) LOG10 nehmen
* eine Gerade durchlegen
* je steiler die Gerade umso schärfer

Its simple as that -or?

Gottfried}

Habe es theoretisch verstanden und zu basteln begonnen.
Ich teile mein Bild in 4 Quadranten und definiere das als ROI, mache Edge Detection Differenciate bilde ein Histogramm bzw. Histograph.
Habe angenommen dass es sich beim Y-Wert um den Incremental Value handelt. Hab diesen log genommen.
So und was mach ich jetzt damit. Ich bekommen einen Haufen Werte damit und eigentlich sollte ich damit ein Funktion bilden (Polynom)
und dann eine Gerade an die Kurve legen, die Steigung ergibt mir dann einen Hinweis auf die Schärfe.

In Excel würde ich die Werte in einen Graphen legen und der soll das Polynom finden das am Besten passt und
dann Gerade an die Kurve legen,diese Funktion geht dort ja auch,

aber nun zur Frage wie machen ich das Konkret in Labview...

anbei mein Programm bisher

  Unschaerfe.vi (Größe: 98,74 KB / Downloads: 343)


  VFcalibrateimage.vi (Größe: 15,71 KB / Downloads: 354)

mit der großen Bitte um Hilfe

---

Tja manchmal hilft ja schon darüber zu schreiben um ein Stück weiterzukommen...

Es gibt in Labview ein Polynomfunktion, muss mal gucken wie mir das weiterhilft...

Danke schon mal fürs zuhören *gg*

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Hallo Gottfried,

Zitat:Danke schon mal fürs zuhören

Gern geschehen. Spätestens hier hast du dir doch Aufmerksamkeit gesichert:

Zitat:da es meist interessant ist nur in einem Bereich scharf zu sein

Ist ja nicht von mir....

sondern von Gottfried

Hallo Teala,

dann habe ich ja den richtigen angesprochen...

Beim nächsten mal könntest du es ja

Zitat:als Zitat

kenntlich machen, der Editor bietet dafür einen extra Button an...

Zitat:Das ist zwar ein UraltTread aber ich möchte erzählen wie ich das gelöst habe:

* ROI definieren da es meist interessant ist nur in einem Bereich scharf zu sein (nein nix Sex sondern IMAQ)
* Das ROI ausschneiden
* Diesen Teil differenzieren (IMAQ Edge Detection - Differenciate)
* ein Histogramm dieses Bildes machen
* Die Y-Werte (das sind die Häufigkeiten) LOG10 nehmen
* eine Gerade durchlegen
* je steiler die Gerade umso schärfer

Its simple as that -or?

Gottfried

Hallo Teala,

ich habe meine aktuellen VIs durchgesehen wie ich das jetzt mache. Das mit dem Geradenfit ist zwar theoretisch nett (meine damalige Praxis) aber bewährt hat sich ein einfacheres Verfahren:

* differenzieren (oder eine ähnliche Operation - siehe VI)
* Mittelwert bilden
* FERTIG

Der Mittelwert ist ja umso größer umso steiler Deine Kanten (also ich meine die Kanten im Bild) sind.

Noch eine Korrektur: in der Wirklichkeit ist es NICHT gescheit die 4 äußersten Ecken zu nehmen sondern die Testflächen sollten etwa 2/3 zum Rand positioniert sein. Grund: wenn die Tiefenschärfe sehr klein ist ist dort die Schärfe einzustellen (Mitte und Rand unschärfer wegen des Objektabstandes)

Ich lade Dir eine Version hoch

Viel Erfolg

Gottfried

PS.: das Verfahren ist nur theoretisch invariant gegenüber der Belichtung!
  Sharpness QualityOfFocus (SubVI).vi (Größe: 30,59 KB / Downloads: 311)

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Hallo Gottfried,

Vielen Dank erstmal für deine VI!

Werde sie mir gleich mal ansehen.

Zu den Teilbereichen: die 4 Bereiche decken das gesamte Bild ab. Die Bildpixel sind immer konstant bei 4164*3120.
Mir ist bei den Bildern vom Mikroskop aufgefallen, dass meist entweder die linke Seite oder die rechte Seite bzw.
oben oder unten ein Streifen unscharf ist. Wahrscheinlich liegt der Objektträger (Anschliffe) nicht immer plan auf.

Daher möchte ich weiters die 4 Bereiche miteinander vergleichen um zu sehen ist das mit Bild teilunscharf ()
oder ganz unscharf.

Das Mikroskop hat ja einen Autofokus und justiert automatisch den Z-Trieb, es kann aber laut Hersteller aber
auch dort zu einer Fehlfunktion kommen um ein paar 10tel das macht halt bei 50facher Vergößerung schon einiges aus.
Also es sind einige Faktoren vorhanden, warum so ein Bild unscharf wird.

Sodala ran an die Arbeit.

Ciao

So nach einer Reihe von Tests nun mal das Fazit:

Die Richtung mit Mittelwert ist super, funktioniert auch gut auf die Bereiche angewendet.

Nun das aber: ich muss mich mit einer Statistik herumplagen, die Mittelwerte je nach Bereich
unterscheiden sich meist von 0,3-0,8, was unscharf zu scharf zeigt...
und daraus folgt ich muss über die komplette Bildserie (5000 Bilder) mit jeweils 4 Quadranten
eine Statistik bilden, um so herauszufinden wieviel Abweichung vom "scharfen" Mittelwert
zum "unscharfen" Mittel besteht.

Und ich dachte Statistik werde ich in meinem Studium\Berufsleben nicht mehr brauchen (wo ist hier der Kotz smilie?)....

Ich möchte mich nochmal herzlich bedanken bei dir Gottfried.

Grüße
Birgit

gerne

Gottfried

PS.: meine Erfahrung: alles vor dem ich mich im Studium (oder sonst) gedrückt habe kommt wieder (_diese_ Statistik hat 100%) ... das ist die schlechte Nachricht. Die gute Nachricht: nachdem man über seinen eigenen Schatten gesprungen ist - das ist ein tolles Gefühl.

Zum Thema Statistik:

Habe das Problem mit den Mittelwerten über eine Boxplot Darstellung gelöst.
Der zukünftige Benutzer bzw. ich kann den Grenzwert einstellen und diese
Bilder werden dann in einen anderen Ordner verschoben.

Somit Erledigt.