Census-Transformation

Die Census-Transformation (CT) (engl. Census Transform) ist ein Algorithmus im Bereich der Bildverarbeitung. Sie dient der Klassifikation von Texturen und stellt einen Filter dar. Sie ähnelt vom Konzept her den BRIEF-Features und geht mehrfach in die Berechnung von Local Binary Patterns (LBP) ein.

Algorithmus

Der Grauwert des zentralen Pixels wird einzeln mit seinen Nachbarn (Anzahl N) verglichen und das Ergebnis (N × 1 Bit) als Zahl abgespeichert (Bit-String). Meist wird eine 3×3-Umgebung betrachtet und der triviale Vergleich mit sich selbst ausgelassen (3×3-1 = 8 Bit = 1 Byte). Jedoch ist auch die Betrachtung einer 5x5-Umgebung gebräuchlich (5×5-1 = 24 Bit).

Die Reihenfolge der Ergebnisbits ist beliebig (aber fest) und kann beispielsweise im Uhrzeigersinn angeordnet sein.

$\mathbf{F} = \begin{bmatrix} \quad~ & \quad~ & \quad~ \\[-2.5ex] 1 & 2 & 3 \\ 8 & C & 4 \\ 7 & 6 & 5 \end{bmatrix}$

Modified CT (MCT)

Bei der modifizierten Census-Transformation wird die Umgebung (Nachbarn und Zentralpixel) nicht mit dem zentralen Pixel verglichen, sondern mit dem Mittelwert der 3×3-Umgebung. Dadurch hat die Filterantwort jeden Pixels ein Bit mehr (9 bzw. 25 Bit).

Eigenschaften

• kaum abhängig von Helligkeitsschwankungen (Belichtungszeit, regionale Schatten)
• unterscheidet Rotation und Spiegelung
• lokaler Filter
• Informationsverlust (d. h. das Bild ist aus der Filterantwort nicht rekonstruierbar)

Anwendungen

Die Census-Transformation kann zur Berechnung des optischen Flusses (feature tracking), zur Bildsegmentierung oder bei der Gesichtserkennung verwendet werden.

Quellen

• Fridtjof Stein, Efficient Computation of Optical Flow Using the Census Transform (2004) springerlink.com
• wordpress.com Beispielbilder
• wordpress.com MCT
• R. Zabih and J. Woodfill, "Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence", ECCV 2004, pp. 151-158
• M. Calonder, BRIEF (2010), cvlab.epfl.ch/research/detect/brief/