Die vorliegende Projektarbeit zeigt verschiedene Ansätze zur Umrechnung von konventionellen Farbfotos in Wärmebilder mithilfe von Algorithmen.
Die Farbe eines Pixels in einem Foto ist eine Kombination aus drei Zahlen. Mit diesen drei Zahlen, den RGB-Werten, lassen sich mehr als 16 Millionen verschiedene Farben darstellen. Enthalten diese Zahlen auch Informationen über die Temperatur?
Es ist mir gelungen, aus der Farbe der Pixel erste Anhaltspunkte herauszufiltern. Es ist nur eine Frage des richtigen Algorithmus, diese zu bestimmen und daraus eine Art Wärmebild zu erstellen. Es ist sozusagen „color-based temperature guessing“, und es hat seine Vor-und Nachteile. Damit lässt sich tatsächlich ein brauchbares Wärmebild berechnen, auch wenn dieses nicht an die Qualität eines echten Wärmebildes herankommt.
Außerdem habe ich untersucht, inwiefern das Licht im nahen Infrarotbereich bis circa 1500nm, das ältere Digitalkameras noch erfassen können, Aufschluss über die Temperatur gibt.
Table of Contents
- Einleitung
- Vorbemerkung
- Die Farbmodelle
- Das RGB-Farbmodell
- Das HSV-Farbmodell
- Erster Ansatz
- Spektral-Algorithmus
- Aufbau
- Beispiele
- Stärken und Schwächen
- Infrarot-Algorithmus
- Aufbau
- Beispiele
- Stärken und Schwächen
- Vergleich
- Fazit
- Spektral-Algorithmus
- Zweiter Ansatz: Optischer Infrarot-Filter und Helligkeits-Algorithmus
- Algorithmus
- Beispiel
- Fazit
- Gesamtfazit
- Quellenverzeichnis
- Informationsquellen
- Bildquellen
Objectives and Key Themes
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Möglichkeiten der Temperaturbestimmung aus Fotos zu untersuchen. Die Arbeit analysiert, ob und inwiefern die RGB-Werte und das Licht im nahen Infrarotbereich Informationen über die Temperatur in Fotos enthalten.
- Temperaturbestimmung aus Fotos
- RGB-Farbmodell und Temperatur
- Naher Infrarotbereich und Temperatur
- Algorithmen zur Temperaturberechnung
- Stärken und Schwächen der Ansätze
Chapter Summaries
- Einleitung: Die Arbeit stellt die Motivation des Projekts vor und erläutert, warum es trotz der Existenz einfacher „Wärmesicht“-Apps sinnvoll ist, die Möglichkeit der Temperaturbestimmung aus Fotos zu untersuchen.
- Vorbemerkung: Diese Sektion beleuchtet die Beziehung zwischen Farbe, Helligkeit und Temperatur, wobei die irreführende Natur der Helligkeit als Faktor bei der Temperaturbestimmung hervorgehoben wird.
- Die Farbmodelle: Die beiden relevanten Farbmodelle, RGB und HSV, werden vorgestellt, wobei das HSV-Modell aufgrund seiner direkten Farbinformationen für die Temperaturbestimmung als besonders relevant dargestellt wird.
- Erster Ansatz: Die Funktionsweise des Spektral-Algorithmus und des Infrarot-Algorithmus wird beschrieben. Beide Ansätze zielen darauf ab, aus den RGB-Werten oder dem Infrarotlicht Informationen über die Temperatur zu extrahieren.
- Zweiter Ansatz: Die Funktionsweise des Helligkeits-Algorithmus in Kombination mit einem optischen Infrarot-Filter wird vorgestellt. Dieser Ansatz soll die Genauigkeit der Temperaturbestimmung verbessern.
Keywords
Die Arbeit befasst sich mit den Themen Temperaturbestimmung, Farbmodelle (RGB, HSV), naher Infrarotbereich, Algorithmen, Bildanalyse, Wärmebild, Falschfarben, und Spektralanalyse.
- Quote paper
- Moritz Lehmann (Author), 2016, Algorithmen zur Umrechnung von Farbfotos in Wärmebilder, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/318231
