МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ

(государственный технический университет)

Факультет «Робототехнические и интеллектуальные системы»

Кафедра 704

Лабораторные работы

по дисциплине: «КОМПЛЕКСНЫЕ СИСТЕМЫ НАВЕДЕНИЯ»

Обработка и анализ изображений на ЭВМ

Часть1

1. Описание изображений

2. Исследование алгоритмов фильтрации изображений

3. Исследование алгоритмов выделения контурных линий

4. Геометрические преобразования. Сегментация

Утверждено

на заседании кафедры 704

«___»____________20__г.

Москва - 2010г.

Лабораторные работы по дисциплине КСН

Цель работ – приобретение студентами практических навыков использования алгоритмов обработки изображений.

Лабораторные работы выполняются в компьютерном классе.

Среда программирования MATLAB

Форма отчетности

В электронном отчете должны быть указаны:

1. Группа, Ф.И.О. студента;

2. Наименование лабораторной работы, вариант задания;

3. Листинг программы;

4. Результаты расчетов;

5. Выводы по результатам расчетов.

Основные стандартные функции в среде MATLAB, используемые в лабораторных работах по дисциплине «Комплексные системы наблюдения»

I=imread(‘Fname’) – считывание изображения из файла Fname в массив;

imshow(I) – вывод изображения из массива I на форму;

imwrite(I, Fname, fmt) – запись изображения из массива I в файл Fname;.

figure (n) – создание нового окна. n – номер окна;.

subplot(l, m, n) – выделение области окна в котором будет отображаться изображение, где l, m – количество столбцов с строк на которое разбивается область вывода; n – порядковый номер ячейки в которую выводится изображение;.

imcrop – вырезает фрагмент изображения;

Ручной режим – I1= imcrop(I);

Автоматический – I1 = imcrop (I,[x y width height]); - вырезает фрагмент изображения из т. x, y длиной width и высотой height

или можно B=I(5:55,5:55) из точки (5,5), массив (50, 50) ;

M=mean2(I) –математическое ожидание двумерного массива I;.

S=std2(I) – среднеквадратическое отклонение (СКО) значений двумерного массива I;

I1=im2double(I) – изменение типа данных I из unit8 в double;.

imnoise – наложение шума на изображение;

In=imnoise(I,’type’, parameters);

type – тип шума. Возможны следующие варианты шума:

“gaussian” - гауссовский шум;

“salt&pepper” – шум в виде черных и белых вкраплений;

“speckle” – мультипликативный шум;

Parameters – в зависимости от типа шума:

- мат. ожидание и среднеквадратическое отклонение (“gaussian”),

- интенсивность (“salt&pepper”),

- среднеквадратическое отклонение (“speckle”);

J=imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) – изменение яркости палитры;

Параметры [low_in high_in], [low_out high_out] определяют соответственно входной и выходной диапазоны яркостей изображения;

Imhist(I) – гистограмма изображения;

Ir=rgb2gray(I) – перевод изображения из цветного в черно-белое;

Plot(x) – построение графика вектора x.

Организация циклов

for i=n:h:k

<операторы>

еnd;

n – начальное значение цикла.

h – шаг цикла.

k – конечное значение цикла.

Условный оператор

If (условие)

<операторы>

end;

Формирование векторов и матриц

M=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; – создает двумерный массив 3х3.

M(1, 2) элемент массива «5».

Названия изображений

1. coins,

2. moon,

3. rise,

4. liftingbody,

5. mandi,

6. westconcordorthophoto,

7. tire,

8. pout,

9. eight,

10. cameraman,

11. circuit

Лабораторная работа №1 Описание изображений

Электромагнитные излучения, которые содержат информацию о рассматриваемой сцене, воспринимаются приемниками излучений и преобразуются в цифровое изображение, которое записывается в память ЭВМ. В общем случае принимаемые аналоговые (непрерывные) сигналы являются пространственно-временными В_а(x,y,t), где x, y-оси плоскости наблюдения, t – время.

В связи со сложностью обработки подобных сигналов обычно принимается, что на некотором интервале времени сигналы не меняются и изображения рассматриваются как стационарные (во времени) пространственные сигналы В_а(x,y).

При решении многих задач пространственный сигнал В_а(x,y) удобно представлять в виде суммы гармонических составляющих F(_x,_y), получаемых, например, с помощью преобразований Фурье.

Для дальнейшей обработки изображений аналоговые сигналы В_а(x,y) дискретизируются по пространству и квантуются по уровню в результате чего получается дискретизированное или цифровое изображение Вij или В(i,j), где i - обозначает номер столбца, j - номер строки. Столбцы нумеруются сверху вниз, а строки слева направо.

Это изображение может представлять собой плоскость, разбитую на правильные многоугольники, например, квадраты, треугольники или шестиугольники (гексагональный растр), каждый из которых имеет определенную яркость. При подобном разбиении фигуры не перекрывают друг друга и в тоже время равномерно заполняют все изображение.

Обычно используется разбиение на квадратные участки. Для получения достаточно четкого разрешения, телевизионные экраны или экраны ЭВМ могут содержать, например, 450 строк по 560 элементов изображения и более.

Необходимо отметить, что в общем случае количество элементов изображения, определяющих разрешающую способность, должно выбираться исходя из конкретных решаемых задач.

Элементы матрицы Вij соответствуют элементам изображений – пикселям (ячейкам), видимым в виде отдельной точки определенной яркости. Следовательно, i, j соответствуют координатам пикселя на изображении по горизонтали и вертикали.

Значения Вij - представлены в виде целых чисел (0, 1, 2, 3, ....) и обозначают яркость сигнала в i, j -й точке изображения. Будем считать, что чем больше значение Вij, тем больше яркость данного пикселя.

Для того, чтобы обеспечить необходимую яркость каждого пиксела, они могут формироваться в виде квадратной площадки, например, размером 2х2, 3х3 или 4х4 пэла – элемента разрешения экрана. Если пэл имеет два состояния: погашен – засвечен, то площадка 1 х 1 (пиксел представлен одним пэлом) дает два уровня яркости. Площадка 2х2 – дает 5 уровней яркости от 0 до 4, площадка 3х3 – дает 10 уровней, а площадка 4х4 – дает 17 уровней яркости от 0 до 16.

Изображения могут быть хроматическими (цветными) или монохромными (полутоновыми, серыми), включающими также белый и черный цвета. Часто используются просто черно-белые изображения, которые называются бинарными.

Например, на рис. 2.1,a показана матрица размером (10x6 элементов), которая соответствует бинарному изображению белого треугольника (белый цвет обозначается - «1») на черном фоне (обозначается «0»). Справа от треугольника размещена вертикальная прямая линия. На рис. 2.1,b показаны изображения, имеющие 8 оттенков серого (или 8 цветов на цветном изображении).

0010000010 0010000070 0011000010 0022000070

0011100010 0033300070

0011110010 0044440070

0011111010 0055555070 0000000010 0000000070

a). b).

Рис.1

Количество градаций (уровней яркости) цифрового изображения Вij может быть разным. Например, удобно использовать изображения, содержащие 256 уровней яркости, так как в этом случае для запоминания информации требуется 1 байт памяти ЭВМ на каждый пиксель изображения.

Иногда конкретную задачу можно решать, используя меньшее количество градаций или худшее разрешение, чем имеется в цифровом изображении. В этом случае говорят об избыточности полезной информации в изображении.

Уменьшая количество уровней или ухудшая разрешение изображений, можно экономить вычислительные ресурсы, ускоряя при этом процесс обработки изображений.

При компьютерной обработке изображений, они могут представляться в различных форматах: BMP, TIFF, PCX и др..

В качестве примера рассмотрим один из наиболее распространенных – формат BMP.

Формат BMP (Windows BitMap) разработан фирмой Microsoft и является аппаратно независимым графическим форматом. Он также известен под аббревиатурой DIB (Device Independent Bitmap). Основным его отличием является то, что в нем используется кодировка цветов с одной битовой плоскостью.

Формат файла BMP делит графический файл на четыре основные части: заголовок растрового файла, заголовок растровых данных, таблицу цветов и сами растровые данные.

Заголовок растрового файла

Длина заголовка растрового файла – 14 байт.

Здесь представлены: признак файла BMP; размер файла и смещение растровых данных отнсительно начала файла.