Дослідження методів обробки зображень за допомогою пакета IMAGE PROCESSING TOOLBOX
11. Побудувати гістограми розподілу рівнів яскравості двох раніше отриманих ділянок вихідного зображення та вивести їх у різних підвікнах, розташувавши горизонтально.
12. Зробити на графіку відповідні написи, що пояснюють: позначення осей, заголовок.
6. Бібліографічний список
1. Мартинов Н.М., Іванов А.П. Matlab 5.x. Обчислення, візуалізація, програмування. М.: Кудіц-образ, 2000. 336 с.
2. Потьомкін В.Г. Введення в Matlab. М: Діалог-МІФІ, 2000. 256 с.
3. Рудаков П.І., Сафонов І.В. Обробка сигналів та зображень. Matlab 5.x / За заг. ред. В.Г. Потьомкіна. М: Діалог-МІФІ, 2000. 416 с.
ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 2
МЕТОДИ ФІЛЬТРАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ
Метою роботи є знайомство з основними методами фільтрації стосовно різних завдань обробки зображень та способами їх реалізації в MATLAB Image Processing Toolbox.
2. Короткі теоретичні відомості
Під фільтрацією зображення розуміється його обробка лінійними або нелінійними операторами (фільтрами) з метою надання зображення бажаних характеристик, що обробляється. Мета обробки та властивості використовуваних фільтрів різняться залежно від розв'язуваних завдань (реставрація зображень, придушення шумів, виділення кордонів та ін.). Тому різні методи фільтрації далі будуть розглянуті стосовно конкретних завдань.
При реалізації будь-яких методів фільтрації зображень на ЕОМ вихідне безперервне зображення, що описується функцією яскравості, піддається просторовій дискретизації з кроком і квантування за рівнем. В результаті виходить матриця,елементами якої є значення вихідної безперервної функції яскравості у вузлах дискретних грат, округлені до найближчого рівня квантування. Подальшій обробці вже піддаються елементи матриціF, які будемо позначати . При обробці зображень у MATLAB Image Processing Toolbox з використанням описаних нижче функцій елементи матриціFпопередньо перетворюються на форматdouble, в якому яскравість напівтонового зображення змінюється в діапазоні від 0 до 1 (0 – чорний колір, 1 – білий). Тому різні параметри функцій, що викликаються, слід вказувати з урахуванням того, що яскравість точок зображення не перевищує одиниці.
2.1. Придушення шумів
Якщо ідеальне (незашумлене) зображення позначити , то зображення, спотворенеадитивнимшумом, можна уявити у вигляді
, (1)
де – випадкова функція, закон розподілу якої найчастіше є гауссовським з нульовим середнім та дисперсією.
Імпульснийшум проявляється на зображенні у вигляді окремих точок з максимальною (білою) або мінімальною (чорною) яскравістю. Білі крапки часто називають "сольовим шумом", а чорні - "перечним шумом".
(2)
Зображення, пошкодженемультиплікативнимшумом, можна уявити у вигляді
, (3)
де - Випадкова функція, закон розподілу якої надалі приймемо рівномірним з нульовим середнім і дисперсією. Приклад зображення, пошкодженого різними типами шумів, наведено на рис. 1.