3. Порядок проведения работы
1. Сформировать
бинарное стилизованное изображение
:
на однородном фоне размещаются несколько
объектов с однородной поверхностью.
Рис. 6 Стилизованное бинарное изображение
Амплитуда яркости
элементов изображения этих областей
и фона отличаются на 50-150 единиц.
2. На основе стилизованного изображения вручную сформировать контурное изображение вида
Рис. 7. Идеальное контурное изображение
2. Стилизованное изображение искажается аддитивным шумом и импульсным шумом двух видов : точечный и строковый.
Алгоритмы фильтрации изображений моделируются при следующих значениях уровня шума : 0.25; 0.5; 0.75. (см. лабораторные работы № 1 и 2)
3. Искаженное
стилизованное изображение
обрабатывается
с помощью следующих алгоритмов:
Лапласиан
Фильтр Робертса
Фильтр Собеля
Оператор Превита
Оператор Кирша
Оператор Уоллеса
Статистический метод
Детектор границ Канни
4. Каждая бригада реализует алгоритмы выделения контуров, номера которых приведены в таблице 1. При формировании маски линейного фильтра (лапласиана) ограничиться размером маски 3*3.
Таблица 1
-
N бригады
Номер алгоритма
1
1-2-3-8
2
1-2-4-8
3
1-2-5-8
4
1-2-6-8
5
1-2-7-8
6
1-2-8-8
7
1-3-5-8
8
1-3-6-8
9
1-3-7-8
10
1-5-6-8
5. Для аддитивного шума и каждого вида импульсного шума (точечный и строковый) и их различных уровней получить зависимости:
- уровень остаточных искажений между идеальным контурным изображением и изображением, полученным после действия фильтра
- время реализации алгоритма.
4. Отчет по лабораторной работе
1. Отчет предоставляется в печатном виде с титульным листом и фамилиями студентов.
2. Предоставляется работающая программа и ее исходный код.
3. Описание каждого этапа работы программы должно содержать исходное изображение, метод или последовательность методов его обработки и результирующие изображение.
4. Результаты работы программы в распечатанном виде с анализом полученных результатов 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.
Литература
Грузман И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие / Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. – Новосибирск, НГТУ, 2002. 168 с.
Дворковича А.В. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / под ред. Ю.Б. Зубарева, В.П. Дворковича – М.:Международный центр научной и технической информации. 1997. 212 с.
Системы технического зрения. Справочник. / под ред. В.И. Сырямкина, В.С.Титова – Томск.: МГП «РАСКО». 1993. 367 с.
Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений / Пер. с англ. под ред. Л.П.Ярославского. - М.: Радио и связь. 1984. 220 с.
Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток / Пер. с англ. под ред. В.М. Амербаева, Т.Э.Кренкеля. - М.: Радио и связь. – 1985. 248 с.
Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие / А.Б.Сергиенко. – СПб.: ПИТЕР. 2006. 750 с.
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред. П.А. Чочиа – М.: ТЕХНОСФЕРА. 2005. 1070 с.
Шапиро Л., Стокман Дж.. Компьютерное зрение / Пер. с англ. под ред. С.М.Соколова.- М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2006. 752 с.
Яне Б. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. под ред. А.М.Измайловой. – М.: ТЕХНОСФЕРА. 2007.
www.dspa.ru
http://matlab.exponenta.ru