Лабораторная работа № 3. Обработка изображений

В системе MatLab имеется встроенный набор демонстрационных программ, реализующих различную обработку изображений. Ниже рассмотрены некоторые из них.

Применение ких-фильтров для обработки изображений

Демонстрационная программа обработки изображений выполняет фильтрацию исходного рисунка с помощью КИХ-фильтров методом оконного проектирования. Для работы с программой необходимо запустить из командной строки файл firdemo.

В появившемся окне необходимо выбрать изображение для обработки и задать параметры фильтра:

Изображение – файл исходного изображения,

Тип фильтра – фильтр (нижних частот – lowpass, высоких частот – highpass),

Вид окна– одномерный прототип окна (Bartlett, Blackman, Hanning, Hamming),

Срез – частота среза фильтра,

Порядок – порядок фильтра,

Метод – метод оконного проектирования. Возможные значения:

fsamp2 – формирование маски линейного двумерного КИХ-фильтра по желаемой АЧХ,

fwind1 – формирование маски линейного двумерного КИХ-фильтра по желаемой АЧХ одномерного прототипа фильтра (по методу Хуанга),

fwind2 – формирование маски линейного двумерного КИХ-фильтра по желаемой АЧХ двумерного фильтра (по методу Хуанга),

ftrans2 – формирование маски линейного двумерного КИХ-фильтра с помощью преобразования частот для трансформации одномерного КИХ-фильтра.

Для просмотра результата фильтрации необходимо нажать кнопку Apply Filter. На экране отобразятся результаты фильтрации.

Ниже на рисунке приведен пример размытия изображения с помощью фильтра нижних частот. На графиках в нижней части окна представлены коэффициенты и частотный отклик применяемого фильтра. Размытие изображения (удаление высокочастотной составляющей с помощью ФНЧ) применяется для устранения регулярной составляющей, которая обычно появляется при сканировании изображений.

Ниже на рисунке приведен пример применения фильтра нижних частот с более широкой полосой пропускания (0,9). Пример иллюстрирует наличие минимального размытия исходного изображения.

На следующих рисунках приведены примеры детализации изображения (устранения низкочастотной составляющей сигнала с помощью фильтра высоких частот). В данном случае удаляются размытые границы, изображение становится более четким, при этом чем больше частота среза, тем более резкое изображение получается после фильтрации.

(частота среза ФВЧ – 0,4)

(частота среза ФВЧ – 0,2)

1. Выбрать в качестве метода проектирования двумерного фильтра fwind1 .

2. Применить двумерный ФНЧ к заданному номером варианта изображению с заданными частотой среза и порядком фильтра для выбранного вида окна. Сделать вывод о результатах применения двумерного ФНЧ к изображению, влиянии частоты среза, порядка фильтра на результаты фильтрации, коэффициенты фильтра и АЧХ фильтра.

3. Применить двумерный ФВЧ к заданному номером варианта изображению с заданными частотой среза (0,2 и 0,6) и порядком фильтра (7 и 15) для выбранного вида окна. Сделать вывод о результатах применения двумерного ФВЧ к изображению, влиянии частоты среза, порядка фильтра на результаты фильтрации, коэффициенты фильтра и АЧХ фильтра.

4. Для выбранных частоты среза и порядка фильтра провести исследование и анализ влияния вида окна на результаты фильтрации заданного номером варианта изображения, коэффициенты фильтра и АЧХ фильтра. Сделать вывод.

Номер варианта	Изображение	Частоты среза	Порядки
	Vertigo	0.2 и 0.6	5 и 21
	Rectangles	0.2 и 0.6	5 и 21
	Saturn	0.2 и 0.6	5 и 21
	Flower	0.2 и 0.6	5 и 21
	Quarter	0.2 и 0.6	5 и 21
	Bone Marrow	0.2 и 0.6	5 и 21
	Vertigo	0.1 и 0.7	7 и 15
	Rectangles	0.1 и 0.7	7 и 15
	Saturn	0.1 и 0.7	7 и 15
	Flower	0.1 и 0.7	7 и 15
	Quarter	0.1 и 0.7	7 и 15
	Bone Marrow	0.1 и 0.7	7 и 15