Empfundene Helligkeiten zweiter Grafiken - Ansatz?

[Medium]

Gauß-Filterung entspricht einem Tiefpass, und was will man nachher mit dem Frequenzspektrum genau anfangen? Wenn man "Flächigkeit" ermitteln will, ist ein Gauß schon kein schlechter Ansatz. Alternativ ginge auch eine geeignete Kombi aus Erosion/Dilation um "Makroflächen" zu bekommen, und dann könnte man den Spaß mit dem Watershed Algo segmentieren, und die einzelnen Flächen auf Größe, Form und Helligkeit untersuchen. Wir bewegen uns dann aber schon tief in der Bildverarbeitung bzw. Computer-Vision, und der Aufwand geht weiiit über gewichtete Mittelwerte hinaus

[blackfin]

Da hab ich ja was losgetreten...

Gauss, Tiefpassfilter, Watershed...was kommt noch? Parallax mapping und Bloom-Shader drüberlaufen lassen?

Ach, ich red Blödsinn...aber konnte nicht wiederstehen
Nix für ungut

Edit:

Ich will euch aber mal verraten, für was ich das eigentlich gebraucht hätte, vielleicht driftet das ja dann in einen andere Richtung:
Ich will eigentlich nur die Ascii-Zeichen einer Schriftart, gerendet auf eine Textur, der Helligkeit nach sortieren..und zwar nicht nach der absoluten, sondern
der empfundenen...naja, war wohl nix

[Mithrandir]

Darf ich fragen, wozu man das brauch?

[blackfin]

Ja, darfst du gerne

Ich bin ein Spielkind, ich wollte mir nur mal einen "Render-to-Ascii"-Shader zusammenbauen
Das Sinnvolle daran bleibt natürlich dahingestellt...

[Medium]

Da wäre doch eine einfach Überdeckungsanalyse viel besser! Das Eingangsbild in die Font-Blöcke zerlegen, binärisieren, und dann pixelweise nachschauen, welches Zeichen die darin übrig gebliebene Struktur am ehesten nachbildet. Vorder-/Hintergrundfarbe ermitteln, und go

[blackfin]

Was meinst du denn in dem Fall mit "binärisieren" ?

[negaH]

Zitat:

kennt jemand von euch einige Ansätze oder Routinen, um die "subjektive" Helligkeit eines Bildes irgendwie zu errechnen?

Analysiere doch mal deine Aufgabenstellung !

zB. "Subjektiv empfundene Helligkeit"

Das heist du bist dir schon mal im Klaren darüber das jeder Mensch komplexe Bilder anders in der Helligkeit, und mit Sicherheit auch Farbe, wahrnimmt. Das Subjekt Mensch stellt also bei deiner gesuchten Formel eine Veränderliche=Variable dar. Damit deine Formel also korrekt funktioniert musst du den Betrachter der Bilder, also das Subjekt, als Variable in deiner Formel eingeben.

Wenn du nun keine Formel findest und auch nicht die nötigen Variablenwerte für ein Subjekt zur Hand hast heist dies für dich "selber messen". Ergo: du benötigst als erstes ein Meßverfaren mit dem du objektiv das Helligkeitsempfinden eines Subjektes=Menschens ausmessen kannst.

Gibt es ein Meßverfahren das den subjektiven Helligkeitseindruck eines Mesnchens objektiv messen kann ?

Ich denke nicht. Also auch keine Formel dafür und damit ist dein Vorhaben fast aussichtslos. Das Einzige was du machen könntest wäre empirisch das objetive Helligkeitsempfinden per Experimente zu ermitteln. Zb. eine hinreichend große Menge von statistisch gleichverteilt ausgewählten Menschen, sprich eine gute Stichprobe aller Menschen, wirst du benötigen für dieses Experiment. Diese bewerten dann eine möglichst große und wieder gut statistisch gleichverteilte Menge aller Bilder die bewertet werden sollen.

Nun, ich kann mich dunkel daran erinnern das es solche wissenschaftlichen Untersuchungen mal gab. In dem Bericht, an den ich mich erinnere, ging es um die Bestimmung der subjektiven Helligkeit einfarbig gefüllter geometrischer Figuren. Also zb. gelber Kreis in Relation zu Rechteck. Was ich aus dem Bericht heraus hörte war der Fakt das der Mensch kein einfaches Helligkeitsemfinden besitzen soll sondern das er Form und Farbe in Relation setzt und daraus dann eine "Wichtigkeit" für sich "errechnet" die die empfundene Helligkeit ernorm beeinflusste, in etwa so wie Helligkeit=Relevanz=Wichtigkeit der Bildinformation für den jeweiligen Menschen. Interessant war dabei nun das die Reihenfolge verschiedener vorherig gesehener Bilder den subjektiven Eindruck zum aktuellen Bild mit beeinflussen soll.

Tja, viel Spaß bei deiner Aufgabe

Gruß Hagen

[blackfin]

Och negaH, jetzt stell du mich doch nicht auch noch bloß

Ich habs doch schon eingesehen, dass der Ansatz der falsche war

[negaH]

Wieso stelle ich dich bloß ? Das ist sicherlich nicht meine Absicht.
Bei den vorherigen Postings vermisste ich eben eine andere, analytische Sichtweis auf deine Fragestellung, das ist alles.

Zitat:

Ich habs doch schon eingesehen, dass der Ansatz der falsche war

Nö, ich denke eben nicht das dein "Ansatz" insich falsch sein kann. Denn du stellst ja eine vernünftige Frage. Meines erachtens hast du eben nicht tiefgründig genug über deine eigene Frage nachgedacht, das ist alles. Dh. aber eben nicht das es nicht sinnvoll oder vernünftig wäre sich mit dieser Frage intensiv auseinander zu setzen. Und da denke ich sind in meinem Posting mal erst Grundideen enthalten wie man es machen könnte. Das damit entstehende Problem der "Variabilisierung" der subjektiven Eindrücke önnte man nämlich mit Neuronalen Netzwerken erledigen. Dh. man trainiert ein NN mit den Antworten der Subjekte und erhält dann quasi ein Neuronales Netzwerk das so antwortet wie ein Durchschnittsmensch. Das NN beantwortet dann auch die Frage bei bisher ungesehenen Bildern mit hoher Wahrscheinlichkeit so als wäre dieses Bild vorher ebenfalls trainiert worden.

Ansich eine Aufgabe mit der sich ein Wissenschaftler sein ganzes Leben befassen kann. Und eine Fragestellung die sehr wohl von hohem Wert für viele Bereiche unseres Lebens sein wird.

Gruß Hagen

[blackfin]

Recht hast du! Das hat wirklich gefehlt.
Und es sagt mir noch deutlicher, dass ich wohl nicht richtig nachgedacht hatte.
Eigentlich hatte ich ja nur gehofft, dass vielleicht jemand kommt und sagt:
"Nö, geht so eigentlich nicht, subjektiv bleibt subjektiv, aber in der Praxis macht man das normalerweise so..."