4. Отчет по лабораторной работе
1. Отчет предоставляется в печатном виде с титульным листом и фамилиями студентов.
2. Предоставляется работающая программа с исходными текстами.
3. Описание каждого этапа работы должно содержать исходное изображение, метод или последовательность методов его обработки и результирующие изображение.
4. Результаты работы программы в распечатанном виде с анализом полученных результатов и выводами должны быть представлены в отчете.
5. В программе предусмотреть возможность визуального контроля работы:
- алгоритмов на любом этапе,
- формирование исходного изображения,
- демонстрация результирующего изображения,
- расчет числовых параметров качества работы алгоритмов,
- время работы алгоритмов.
6. Выводы о проделанной работе.
Лабораторная работа № 2
«Методы выделения границ областей»
1. Цель лабораторной работы.
Целью работы является углубление теоретического материала и приобретение практических навыков при реализации алгоритмов выделения границ областей.
2. Теоретическая часть
2.1. Выделение контурных линий
С точки зрения распознавания и анализа объектов на изображении наиболее информативными являются не значения яркостей пикселей областей объектов, а характеристики их границ – контуров. Другими словами, основная информация заключена не в яркости отдельных областей, а в их очертаниях. Задача выделения контуров состоит в построении изображения именно границ объектов и очертаний однородных областей.
На рис. 1а и 1б показаны, соответственно, исходное изображение, состоящее из областей различной яркости, и его графический вариант, состоящий только из границ этих областей.
Рис. 1. К определению понятия контура.
Контуром изображения будем называть совокупность его пикселей, в окрестности которых наблюдается скачкообразное изменение функции яркости. Так как при цифровой обработке изображение представлено как функция целочисленных аргументов, то контуры представляются линиями шириной, как минимум, в один пиксель. При этом может возникнуть неоднозначность в определении линии контура, как это показано на рисунках 1г и 1д для исходного изображения с перепадом яркости (рис. 1в).
Если исходное изображение, кроме областей постоянной яркости, содержит участки с плавно меняющейся яркостью, то введенное определение контура остается справедливым, однако при этом не гарантируется непрерывность контурных линий: разрывы контуров будут наблюдаться в тех местах, где изменение функции яркости не является достаточно резким (этот эффект иллюстрируется на рис. 2).
Рис. 2. Разрыв контура.
С другой стороны, если на кусочно-постоянном изображении присутствует шум, то, возможно, будут обнаружены «лишние» контуры в точках, которые не являются границами областей.
При разработке алгоритмов выделения контуров нужно учитывать указанные особенности и поведение контурных линий. Специальная дополнительная обработка выделенных контуров позволяет устранять разрывы и удалять ложные контурные линии.
Рис. 3. Сечение функции яркости (а) и ее производные (б и в)
Основным принципом большинства методов выделения контура является вычисление частных производных от функции яркости по координатам.
На рис. 3а приведена модель сечения функции яркости по линии, проходящей через область изображения с объектом. Предполагается, что яркости объекта и фона постоянны и существенно отличаются друг от друга. Знак производной функции яркости зависит от направления перехода яркости. Производные на участках повышения яркости положительны, а на участках понижения – отрицательны. Первую производную функции яркости (рис. 3б) можно использовать для обнаружения наличия контура, а вторую производную (рис. 3в) – для определения ширины контурной линии.