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Image augmentation is a field that covers the subject area of altering existing data to create more for the use of model training processes. It may be seen as the practice of expanding upon existing data using a range of techniques that employ transformations to improve the diversity of training sets when applied to machine learning. In our case of image recognition, triplet loss is utilised to pair a reference image to a matching and non-matching input. However, since there are many single images, augmentation techniques are relied upon to expand upon our data set to improve the recognition of images and create true positives. True positives are created using standard augmentation techniques like perspective transformation, contrast, cropping, and more. Despite this, the same images may undergo other types of alterations, natural disturbances such as transformations and warping, that are not captured by standard augmentation techniques. Such instances constitute to the variance in identification. Therefore, the analysis of augmentations by artificial intelligence (AI) based recognition is proposed; AI is used in order to identify what contributes to realistic disturbances of single images that better imitate real-life transformations. Analysing existing standard image augmentation techniques should provide further insight within this scope, as to better determine ways of emulating natural disturbances, and the formulation of non-standard practices in tandem. How this is done is by the use of an image's identity, the pixels it's comprised of and their distributions. Through a methodology of inspecting image identities, the breaking down of augmentations, and the inquiry into practices of non-standard image augmentation techniques, we detect the variance in accuracy of generated models, analysing the comprised data sets. Our results show that augmentations improve accuracy on a basis of variance and divergence from the original image. Subsequent discussion expands upon the identities of images and how augmentations must still resemble true positives, with the potential of an augmentation gauged by its influence on the rate of growth and highest accuracy of a model. / <p></p><p></p><p></p>

Das Buch gibt eine Einführung in die Digitale Bildverarbeitung. Der Inhalt des Buches gliedert sich in sechs Kapitel. Im ersten Kapitel werden die wichtigsten Definitionen und Anwendungsgebiete der Digitalen Bildverarbeitung sowie wesentliche Komponenten eines digitalen Bildverarbeitungssystems erklärt. Das zweite Kapitel befasst sich mit den Grundlagen digitaler Bilder, den Bilddatenformaten und Kompressionsverfahren. Die Grundlagen der Farbtheorie und ein kurzer Überblick über die wichtigsten Farbsysteme werden im dritten Kapitel vermittelt. Die zwei anschließenden Kapitel beschäftigen sich mit der Manipulation von Grauwerten. Der Schwerpunkt liegt hier auf den Punktoperationen und den Filtertechniken. Das letzte Kapitel behandelt die für die Lehrgebiete Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformationssysteme überaus wichtigen Grundlagen der geometrischen Transformation.:Vorwort 1. Einführung in die digitale Bildverarbeitung 1.1 Definition der Bildverarbeitung 1.2 Anwendungsgebiete der Digitalen Bildverarbeitung 1.3 Komponenten eines Bildverarbeitungssystems 2. Digitale Bilder 2.1 Entstehung digitaler Bilder 2.2 Bildmatrix und Grauwerte 2.3 Digitale Bilder im Ortsbereich 2.3.1 Bildrepräsentation 2.3.2 Auflösung eines Pixels 2.3.3 Das Pixelkoordinatensystem 2.3.4 Grundsätzliche Festlegungen 2.3.5 Topologien oder Nachbarschaftsrelationen 2.3.6 Distanzen 2.4 Eigenschaften digitaler Bilder 2.4.1 Mittelwert und mittlere quadratische Abweichung 2.4.2 Varianz und Standardabweichung 2.4.3 Histogramm 2.4.4 Stochastische Einflüsse 2.5 Kompressionen und Datenformate 2.5.1 Ausgewählte Verfahren zur Bildkompression 2.5.2 Bilddatenformate 3. Farbtheorie 3.1 Was ist Farbe? 3.2 Farbsysteme 3.2.1 RGB- und CMY- Farbsystem 3.2.2 Das Farbdreieck (Maxwell’sches Dreieck) 3.2.3 Das IHS- Modell 3.2.4 Das CIE- Farbmodell 3.3 Bildwiedergabe 3.4 Farbmanipulation 4. Punktoperationen 4.1 Schwellwertoperation zur Erzeugung von Binärbildern 4.2 Arithmetische Bildoperationen 4.3 Logische oder Boolesche Kombinationen 4.4 Kontrast- und Helligkeitsänderungen 4.4.1 Kontrastübertragungsfunktionen 4.4.2 Kontrastveränderung durch Histogrammanpassungen 4.4.3 Äquidensitenherstellung 5. Filteroperationen 5.1 Lineare Filter 5.1.1 Tiefpassfilter 5.1.2 Hochpassfilter 5.1.2.5 Schärfung 5.2 Morphologische Filter 5.2.1 Medianfilter 5.2.2 Minimum- und Maximumfilter 5.2.3 Dilatation und Erosion im Binärbild 5.2.4 Opening und Closing 6. Geometrische Bildtransformationen 6.1 Koordinatentransformationen im 2D-Raum 6.2 Direkte und indirekte Transformation 6.2.1 Direkte Transformation 6.2.2 Indirekte Transformation 6.3 Resampling 6.3.1 Nächster Nachbar 6.3.2 Bilineare Interpolation 6.3.3 Interpolationen höherer Ordnung 6.3.4 Zusammenfassung der Interpolationsmethoden Quellennachweis Sachregister / The book provides an introduction into digital image processing. The content of the book is divided into six chapters. In the first chapter, the most important definitions and areas of application of digital image processing as well as essential components of a digital image processing system are explained. The second chapter deals with the basics of digital images, image data formats and compression methods. The basics of color theory and a brief overview of the most important color systems are presented in the third chapter. The following two chapters deal with the manipulation of gray values. The focus here is on point operations and filtering techniques. The last chapter deals with the fundamentals of geometric transformation, which are extremely important for the areas of photogrammetry, remote sensing and geographic information systems.:Vorwort 1. Einführung in die digitale Bildverarbeitung 1.1 Definition der Bildverarbeitung 1.2 Anwendungsgebiete der Digitalen Bildverarbeitung 1.3 Komponenten eines Bildverarbeitungssystems 2. Digitale Bilder 2.1 Entstehung digitaler Bilder 2.2 Bildmatrix und Grauwerte 2.3 Digitale Bilder im Ortsbereich 2.3.1 Bildrepräsentation 2.3.2 Auflösung eines Pixels 2.3.3 Das Pixelkoordinatensystem 2.3.4 Grundsätzliche Festlegungen 2.3.5 Topologien oder Nachbarschaftsrelationen 2.3.6 Distanzen 2.4 Eigenschaften digitaler Bilder 2.4.1 Mittelwert und mittlere quadratische Abweichung 2.4.2 Varianz und Standardabweichung 2.4.3 Histogramm 2.4.4 Stochastische Einflüsse 2.5 Kompressionen und Datenformate 2.5.1 Ausgewählte Verfahren zur Bildkompression 2.5.2 Bilddatenformate 3. Farbtheorie 3.1 Was ist Farbe? 3.2 Farbsysteme 3.2.1 RGB- und CMY- Farbsystem 3.2.2 Das Farbdreieck (Maxwell’sches Dreieck) 3.2.3 Das IHS- Modell 3.2.4 Das CIE- Farbmodell 3.3 Bildwiedergabe 3.4 Farbmanipulation 4. Punktoperationen 4.1 Schwellwertoperation zur Erzeugung von Binärbildern 4.2 Arithmetische Bildoperationen 4.3 Logische oder Boolesche Kombinationen 4.4 Kontrast- und Helligkeitsänderungen 4.4.1 Kontrastübertragungsfunktionen 4.4.2 Kontrastveränderung durch Histogrammanpassungen 4.4.3 Äquidensitenherstellung 5. Filteroperationen 5.1 Lineare Filter 5.1.1 Tiefpassfilter 5.1.2 Hochpassfilter 5.1.2.5 Schärfung 5.2 Morphologische Filter 5.2.1 Medianfilter 5.2.2 Minimum- und Maximumfilter 5.2.3 Dilatation und Erosion im Binärbild 5.2.4 Opening und Closing 6. Geometrische Bildtransformationen 6.1 Koordinatentransformationen im 2D-Raum 6.2 Direkte und indirekte Transformation 6.2.1 Direkte Transformation 6.2.2 Indirekte Transformation 6.3 Resampling 6.3.1 Nächster Nachbar 6.3.2 Bilineare Interpolation 6.3.3 Interpolationen höherer Ordnung 6.3.4 Zusammenfassung der Interpolationsmethoden Quellennachweis Sachregister