лаб5 / lab5

После обработки изображения стало темнее, при этом стали видны другие картины: вырисовываются контуры объектов, появились детали на листьях зелены и тыквы.

Во второй части работы необходимо провести исследование параметра

B в функции adapthisteq(L,'NumTiles',[A B],'ClipLimit',C). Код обработки изображения представлен в Листинге 2.

I=imread('koza.jpg'); figure('Name','Исходное изображение'); imshow(I);

figure('Name','Гистограмма исходного изображения'); imhist(rgb2gray(I)); % Используем uint8

% Переводим в цветовое пространство HSV

I_hsv = rgb2hsv(I);

% Подготавливаем данные для выходного изображения

J_hsv = I_hsv;

V = I_hsv(:,:,3); % Выделение канала яркости

% Адаптивное выравнивание контраста

V_out = adapthisteq(V,'NumTiles',[8 8],'ClipLimit',0.01);

% Обновляем канал яркости

J_hsv(:,:,3) = V_out;

% Формируем изображение в цветовом пространстве RGB

J1 = im2uint8(hsv2rgb(J_hsv));

% Вывод и сохранение результатов

figure('Name','Изображение после эквализации (adapthisteq)'); imshow(J1);

figure('Name','Гистограмма после эквализации (adapthisteq)'); imhist(im2uint8(V_out)); % Удостоверьтесь, что данные uint8

imwrite(J1, 'output_image1_adapthisteq.jpg');

Для работы использовалось исходное изображение, представленное на рисунке 9 с гистограммой на рисунке 10.

11

Рисунок 9 – Исходное изображение козы

Рисунок 10 – Гистограмма исходного изображения

Функция `adapthisteq` осуществляет адаптивное выравнивание контраста изображения, которое лучше подходит для улучшения локального контраста изображений, особенно когда необходимо улучшить контраст в областях с низким уровнем освещения. В моём же случае параметр

12

`NumTiles` определяет, на сколько сегментов будет разбита картинка для локальной обработки, а `ClipLimit` ограничивает контраст, предотвращая чрезмерное усиление шума в однородных областях. При работе с NumTiles

меняем количество сегментов для локальной обработки, где количество плиток по вертикали (параметр A) будет равно только 8, а значение плиток по горизонтали (параметр B) будем изменять .

Изображение и гистограмма обработанного изображения при параметре B, равном 8, представлены на рисунках 11-12.

Рисунок 11 - Изображение после функции ADAPTHISTEQ с

параметром NumTiles [8,8]

13

Рисунок 12 - Гистограмма после функции ADAPTHISTEQ с

параметром NumTiles [8,8]

Изображение и гистограмма обработанного изображения при параметре B, равном 2, представлены на рисунках 13-14.

Рисунок 13 - Изображение после функции ADAPTHISTEQ с

параметром NumTiles [8,2]

14

Рисунок 14 – Гистограмма после функции ADAPTHISTEQ с

параметром NumTiles [8,2]

Сравнив два результата можно увидеть, что во втором случае эквализация каждого сегмента изображения была проведена более грубо, что выливается в более грубой адаптации к локальному контрасту. Но это видно больше на графиках, изображения примерно одинаковы.

Вывод

В ходе данной лабораторной работы я изучил методологию управления контрастностью изображений с целью улучшения их визуального восприятия, реализовал типовые методы контрастирования изображений в среде Matlab.

Для этого было обработано изображения с помощью применения разных фильтров. Подробно были изучены параметры работы адаптивной эквализации сегментов с помощью функции adapthisteq.

15

Список используемой литературы

1. Жаринов О.О. Учебно-методические материалы к выполнению лабораторной работы №5 по дисциплине “Мультимедиа-технологии” , испр.

21.02.2024 гр.4016, 4017. ГУАП, 2024. – 10 с. // URL: https://pro.guap.ru/inside/student/tasks/7aad6ea0195fd367cf3518d1b13a8932/dow nload

16