Über Binarisierung und Potentiale der Fuzzy-Ansätze

Segmentierung ist eine fundamentale Aufgabe der Bild Verarbeitung. Kaum eine Aufgabenstellung kann ohne Segmentierung, sei es Pixelklassifikation, Binarisierung oder Kantendetektion, gelost werden (die letztere Aufgabe hat sich in den letzen Jahren zu einem eigenen Bereich entwickelt, zahlt jedoch ebenfalls zu segmentierenden Verfahren). Wir konzentrieren uns hier auf die Binarisierung, weil die Behandlung der Segmentierung ohne diese Beschrankung den Rahmen dieses Beitrags sprengen wurde. Binarisierung, als die einfachste Form der Bildsegmentierung, ist eine der kritischsten Schritte der Bild Verarbeitung. Obwohl sie eine relativ einfache Klassifikationsaufgabe darstellt (namlich die Pixel entweder dem Hintergrund oder dem Objekt zuzuordnen), ist dieser Schritt mit diversen Problemen und Unsicherheiten behaftet. Oft last sich keine eindeutige bzw. klare Grenze zwischen Objekt und Hintergrund ziehen. Dies ist vor allem auf die inharente Unscharfe digitaler Bilder zuruckzufuhren. Dies hat zur Folge, das das Ergebnis der Binarisierung oft nicht optimal ist; eine eindeutige Trennung zwischen Objekt und Hintergrund kann nicht herbeigefuhrt werden (Abbildung 1). In der Praxis wird dies durch Storfaktoren wie ungleichmasige Beleuchtung, Reflexionen an der Objektoberflache, Schmutzpartikel usw. verstarkt.