Im TechTalk vom Mittwoch 19. November 2025 hat Prof. Dr. Christoph Stamm das Bildverarbeitungsprogramm Picsi vorgestellt. Die Software ist für den Unterricht in den Modulen «Mathematik für Grafik- und Bildverarbeitung» und «Bildverarbeitung» konzipiert. Studierende lernen verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen kennen, indem sie Picsi um die jeweiligen Algorithmen erweitern.

Was ist Picsi?

Picsi ist ein Bildverarbeitungsprogramm, welches eine hohe Usability hat. Die Software wird seit sieben Jahren von Prof. Dr. Stamm entwickelt. Das Ziel ist, dass Studierende verschiedene Algorithmen einfach und unkompliziert ausprobieren können. Die Studierenden erhalten eine Grundversion der Software, welche nur ein paar wenige Algorithmen enthält. Die Architektur der Software ist so aufgebaut, dass es sehr einfach ist für Studierende, weitere Algorithmen zu implementieren. Die grafische Oberfläche der Software ist so aufgebaut, dass die Wirkung der Algorithmen in einer übersichtlichen Darstellung betrachtet werden kann.

Das Herzstück der Benutzeroberfläche ist die Side-by-Side Ansicht. Sie zeigt das Originalbild sowie das Bild, welches entsteht, wenn der gewählte Algorithmus auf dem Original ausgeführt wird. Besonders nützlich ist das Synchronisieren der beiden Zoompositionen. Dadurch wird es möglich die Auswirkungen des Algorithmus auch bei hoher Zoomstufe zwischen Original und verarbeitetem Bild abzugleichen. Wenn Studierende neue Algorithmen für die Software entwickeln, ist dieser Modus speziell nützlich um allfällige Fehler in der Implementation zu entdecken.

Erweiterbarkeit der Software

Wie bereits erwähnt, ist die Software darauf ausgelegt, von Studierenden erweitert zu werden. Um einen neuen Verarbeitungsalgorithmus zu entwickeln reicht es, eine neue Implementation des Interfaces `IImageProcessor` bereitzustellen.

Einfache Algorithmen können sehr unkompliziert zur Software hinzugefügt werden. Das obige Beispiel zeigt, wie einfache es möglich ist, einen naiven Spiegelungsalgorithmus zu entwickeln.

Mit dem Sourcecode von Picsi wird eine Bibliothek von Hilfsklassen- und Methoden ausgeliefert, die gängige Funktionalität im Zusammenhang mit Bildverarbeitung implementiert. Dadurch können viele Algorithmen relativ einfach implementiert werden.

Funktionalität der vollständigen Software

Neben der Studierendenversion gibt es auch eine Version von Picsi, welche bereits eine Vielzahl von Bildverarbeitungsalgorithmen implementiert.

Hier ein kleiner Auszug von Funktionalitäten:

• Verschiedene Bildformate

• Dithering

• Frequency Editor

• Fourier Descriptor

Ein relativ neues Feature von Picsi ist das Ausführen von AI-Bildmodellen. Es ist zum Beispiel möglich Bildklassifizierung, Objekterkennung oder Gesichtserkennung direkt aus Picsi heraus durchzuführen. Die AI-Funktionalität basiert auf einer ONNX-Engine für Java. ONNX ist ein Standard für die Repräsentation von Machine-Learning-Modellen. Es erlaubt das unkomplizierte integrieren von allen ML-Modellen, die ONNX-kompatibel sind.

Blog Beitrag: Aaron Ebnöther (aaron.ebnoether@fhnw.ch), MSE Student und Assistent am IMVS