Алгоритми цифрової фільтрації над 2-мірними сигналами в спеціалізованих програмних пакетах

 

з навчальної дисципліни:

 

на тему:

 

 

Завдання на розрахунково-графічну роботу

Вступ

1. Геометричні перетворення зображення

2. Аналіз зображення

3. Поліпшення зображення

4. Фільтрація зображення

5. Сегментація зображення

6. Усунення розмитості зображення за допомогою алгоритму сліпої деконволюції

7. Моделювання Blur

8. Відновлення розмитого зображення

9. Усунення розмитості зображення з допомогою фільтру Вінера

10. Імітація (MotionBlur) розмитості рухом

11. Відновлення розмитого зображення

Висновок

Список використаної літератури

Додаток

 

 

1. Ознайомитись з основними можливостями пакету ImageProcessingToolbox для дослідження методів перетворення цифрових зображень в середовищі Matlab.

2. Отримати у викладача завдання зображення для обробки.

3. Завантажити зображення в середовище Matlab.

4. Виконати геометричні перетворення зображення.

5. Проаналізувати зображення та вивести його гістограму.

6. Вивести та записати значення для будь-яких точок позначених на зображенні.

7. Поліпшити зображення.

8. Виконати фільтрацію зображення.

9. Виконати сегментацію зображення.

10. Виконати морфологічні операції над зображенням.

11. Зашумити зображення шумом Blur.

12. Відновити розмите зображення за допомогою команди deconvblind.

13. Зашумити зображення функцією motion.

14. Відновити зображення за допомогою фільтра Вінера.

15. Зробити висновки.

 

Таблиця 1

Вихідні дані

№Назва зображен-няКут пово-ротуКіль-кість точок на зобра-женніМаска фільтруПара-метр сегмен-таціїМетод виді-ленняЗашум-лення функцією motion, LEN та THETAПара-метр NSR

24Picture49. jpg13530log, hsize=4

sigma=0, 850, 38log36; 50, 01

 

 

Система MATLAB, розроблена програмістом Молером, як середовище програмування високого рівня для технічних обчислень, з кінця 70-х років широко використовували на великих ЕОМ. На початку 80-х років Дж. Літл з фірми Math Works, Inc. розробив першу версію системи PC MATLAB для комп'ютерів класу IBM PC та Macintosh, з якої і почалася еволюція версій системи для персональних комп'ютерів.

Архітектурно система MATLAB складається з базової програми і декількох десятків так званих пакетів розширення, які у своїй сукупності забезпечують винятково широкий діапазон розв'язуваних задач. Інтеграція всіх цих засобів у єдиному робочому середовищі забезпечує необхідну гнучкість використання сотень вбудованих функцій, які реалізують різноманітні математичні процедури та обчислювальні алгоритми.

Можливості системи MATLAB практично необмежені, а за швидкістю обчислень вона нерідко перевершує своїх конкурентів. Система пристосована для розрахунків у будь-якій галузі науки та техніки і широко використовується при математичному моделюванні фізичних пристроїв та систем. Система MATLAB є однією з найбільш відомих і популярних систем комп'ютерної математики, яка призначена для рішення широкого класу задач, пов'язаних з тим чи іншим розділом теоретичної або прикладної математики. Цьому сприяє не тільки розширений набір матричних та інших операцій і функцій, але й наявність пакета розширення ImageProcessingToolbox.

ImageProcessingToolbox надає широкий спектр засобів для цифрової обробки та аналізу зображень. Будучи тісно пов'язаним з середовищем розробки додатків MATLAB, пакет ImageProcessingToolbox звільняє Вас від виконання тривалих операцій кодування і налагодження алгоритмів, дозволяючи зосередити зусилля на вирішенні основної наукової або практичної задачі. MATLAB і пакет ImageProcessing максимально пристосований для розвитку, впровадження нових ідей і методів користувача. Для цього є набір сполучених пакетів, спрямованих на вирішення всіляких специфічних завдань і завдань в нетрадиційній постановці.

ПакетImageProcessingToolboxявляє собою набірфункцій, якірозширюютьможливостічисельнихобчислень в середовищіMATLAB. Image Processing Toolboxпідтримуєрізніопераціїобробкизображень, включаючи:

просторовіперетвореннязображень;

морфологічніоперації;

ковзаючу і блоковуобробку;

лінійнуфільтраціюрізнимифільтрами;

аналіз і поліпшеннязображень;

відновленнязображень;

видаленнярозмитостей;

обробкаобластіінтересу.

 

 

До найбільш поширених функцій геометричних перетворень відноситься кодування зображень (imcrop), зміна розмірів (imresize) і поворот зображення (imrotate).

Суть кадрування полягає в тому, що функція imcrop дозволяє за допомогою миші в інтерактивному режимі вирізати частину зображення і помістити її в нове вікно перегляду.

Синтаксис:

P=imread ('c: \images\Picture49. jpg') ;

imshow (P) ;

imcrop;

figure,

 

Рис. 1. Оригінальне та кадрове зображення

 

Функція зміни розмірів зображення (imresize) дозволяє, використовуючи спеціальні методи інтерполяції, змінювати розмір будь-якого типу зображення.

Синтаксис:

P=imread ('c: \images\Picture49. jpg') ;

P1=imresize (P, 0. 5) ;

imshow (P1) ;

 

Рис. 2. Оригінальне та в два рази зменшене зображення

В пакеті ImageProcessingToolboxіснує функція imporate, яка дозволяє здійснювати поворот зображення на заданий в градусах кут. Значення кута повороту можна задавати як цілими так і десятковими дробами, тобто частини кута (хвилини та секунди).

Синтаксис:

P=imrotate (P, 135, 'bicubic') ;

figure

imshow (P)

 

Рис. 3. Оригінальне та повернене на 135° зображення

Таким чином, наведені вище функції дозволяють повертати, вирізати частини, масштабувати, тобто працювати з цілим масивом зображення.

 

 

Для роботи з окремими елементами зображень використовуються такі функції як imhist, impixel, mean2, corr2 та інші.

Однією з найбільш важливих характеристик є гістограма розподілу значень