Изследване на техниките за обработка на изображения с помощта на ИНФОРМАЦИОННО ОБРАБОТВАЩИЯ пакет TOOLBOX: Лабораторни указания, страница 6

11. Изградете хистограми на разпределението на нивата на яркост на две предварително получени области на оригиналното изображение и ги покажете в различни подпрозорци, като ги поставите хоризонтално.

12. Направете подходящите обяснителни етикети на диаграмата: обозначения на оси, заглавие.

6. Библиография

1. Мартинов Н.Н., Иванов А.П. Matlab 5.x. Изчисления, визуализация, програмиране. М.: Кудиц-образ, 2000.336 с.

2. Потьомкин В.Г. Въведение в Matlab. M.: Dialog-MEPhI, 2000.256 s.

3. Рудаков П.И., Сафонов И.В. Обработка на сигнали и изображения. Matlab 5.x/Под общо. изд. В.Г. Потьомкин. Москва: Диалог-MEPhI, 2000.416 s.

ЛАБОРАТОРНА РАБОТА No2

МЕТОДИ ЗА ФИЛТРИРАНЕ НА ИЗОБРАЖЕНИЕТО

Целта на работата е да се запознае с основните методи за филтриране във връзка с различни задачи за обработка на изображения и как да ги внедрите в инструментариума за обработка на изображения MATLAB.

2. Кратка теоретична информация

Филтрирането на изображения се отнася до обработката му от линейни или нелинейни оператори (филтри), за да придаде желаните характеристики на обработеното изображение. Целта на обработката и свойствата на използваните филтри се различават в зависимост от решаваните задачи (възстановяване на изображението, потискане на шума, откриване на граници и др.). Следователно, различни методи за филтриране ще бъдат допълнително разгледани във връзка с конкретни задачи.

Когато се прилагат някакви методи за филтриране на изображения на компютър, оригиналното непрекъснато изображение, описано от функцията за яркост, се подлага на пространствено вземане на проби със стъпка и квантуване по ниво. Резултатът е матрица, чиито елементи са стойностите на първоначалната функция за непрекъсната яркост във възлите на дискретна решетка, закръглена до най-близкото ниво на квантуване. Матричните елементи вече се обработват допълнително F, което ще обозначим. Когато обработвате изображения в MATLAB Image Processing Toolbox, използвайки функциите, описани по-долу, елементите на матрицата F предварително конвертирани във формат двойно, при които яркостта на изображението в сивата скала варира от 0 до 1 (0 - черно, 1 - бяло). Следователно, различни параметри на извиканите функции трябва да бъдат посочени, като се има предвид фактът, че яркостта на пикселите на изображението не надвишава един.

2.1. Намаляване на шума

Ако е посочено идеалното изображение (без шум), тогава наблюдаваното изображение е изкривено добавка шумът може да бъде представен като

, (един)

където е случайна функция, чийто закон на разпределение е най-често гаусов с нулева средна стойност и дисперсия .

Пулс шумът се появява в изображението като дискретни точки с максимална (бяла) или минимална (черна) яркост. Белите точки често се наричат ​​"шум от сол", а черните точки като "шум от пипер".

(2)

Изображението е повредено мултипликативна шумът може да бъде представен като

, (3)

където е произволна функция, чийто закон за разпределение се приема по-нататък за еднакъв с нулева средна стойност и дисперсия. Пример за изображение, повредено от различни видове шум, е показано на фиг. един.