ЦОС_3
.pdf
Рисунок 2.11 - Распределение отличий от исходного изображения
Для оценки качества линейной фильтрации определили на сколько отфиль-
трованное изображение отличается от исходного. Просмотрели распределения отличий от оригинала после линейной фильтрации. Для этого открыли изобра-
жение, зашумленное нормальным шумом и подвергнутое линейной фильтрации,
выбрали на панели инструментов Estimate Error, в появившемся диалоговом окне выбрали исходное изображение. После этого получили разность исходного и об-
работанного изображений (рисунок 2.12).
11
Рисунок 2.12 - Распределение отличий от исходного изображения
Затем сняли со строки состояния значение среднеквадратического откло-
нения (СКО), после чего занесли значение СКО в таблицу 2.1. Повторили эту операцию для всех файлов в таблице 2.1.
12
Таблица 2.1 – Исследуемые параметры фильтрации
Тип фильтра и |
Имена файлов |
Число весовых |
СКО |
шума |
|
коэф. фильтров |
|
|
|
|
|
Ранговая филь- |
ri1.bmp |
3 |
6,474 |
трация, |
ri2.bmp |
5 |
6,527 |
импульсный шум |
ri3.bmp |
9 |
6,981 |
|
ri4.bmp |
13 |
8,456 |
|
ri5.bmp |
25 |
10,503 |
|
|
|
|
Ранговая филь- |
rn1.bmp |
3 |
34,973 |
трация, |
rn2.bmp |
5 |
34,0571 |
нормальный шум |
rn3.bmp |
9 |
33,591 |
|
rn4.bmp |
13 |
33,609 |
|
rn5.bmp |
25 |
33,8134 |
|
|
|
|
Линейная филь- |
Li1.bmp |
3 |
10,586 |
трация, |
Li2.bmp |
5 |
8,999 |
импульсный шум |
Li3.bmp |
9 |
10,561 |
|
Li4.bmp |
13 |
11,860 |
|
Li5.bmp |
25 |
14,684 |
|
|
|
|
Линейная филь- |
Ln1.bmp |
3 |
33,677 |
трация, |
Ln2.bmp |
5 |
32,6315 |
нормальный шум |
Ln3.bmp |
9 |
32,658 |
|
Ln4.bmp |
13 |
32,8745 |
|
Ln5.bmp |
25 |
33,643 |
|
|
|
|
На основе данных таблицы 2.1 построили четыре графика зависимости
СКО от числа весовых коэффициентов для четырех групп файлов (рисунки 2.13
- 2.16).
13
Рисунок 2.13 – Зависимость СКО от числа весовых коэф. фильтров ранговой фильтрации, импульсного шума
Рисунок 2.14 – Зависимость СКО от числа весовых коэф. фильтров ранговой фильтрации, нормального шума
14
Рисунок 2.15 – Зависимость СКО от числа весовых коэф. фильтров линейной фильтрации, импульсного шума
Рисунок 2.16 – Зависимость СКО от числа весовых коэф. фильтров линейной фильтрации, нормального шума
15
В результате, можно заметить, что СКО в случае линейной фильтрации имеет практически одинаковые значения. Ранговая фильтрация при нормальном шуме отличается от линейной, немного большими значениями при минимальном и максимальном числе весовых коэффициентов, и меньшими значениями при остальных. Ранговая фильтрация при импульсном шуме заметно выделяется из всех тем, что значения СКО у нее значительно меньше. У всех типов фильтров есть общая особенность: резкое снижение СКО, при увеличении числа весовых коэффициентов, а затем плавное возрастание.
2.2 Основные алгоритмы обработки изображений
Откроем файл исходного изображения tv.bmp.
Просмотрим осциллограммы характерных участков изображения телеви-
зионной таблицы. После того, как участок выделен, выберем команду меню Filter→Oscillogram (рисунок 2.17).
Рисунок 2.17 – Осциллограмма исходного изображения
Произведем обработку изображения поочередно восемью фильтрами,
отобразим полученные осциллограммы (рисунки 2.18-2.25).
16
Рисунок 2.18 – Осциллограмма изображения, обработанного фильтром lapl.msk
Рисунок 2.19 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром lff.msk
17
Рисунок 2.20 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром dff.msk
Рисунок 2.21 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром
gradz.msk
18
Рисунок 2.22 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром grads.msk
Рисунок 2.23 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром gor.msk
19
Рисунок 2.24 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром vert.msk
Рисунок 2.25 - Осциллограмма изображения, обработанного фильтром diag.msk
Проанализировав данные изображения осциллограмм, были сделаны сле-
дующие выводы:
- лапласиан (lapl.msk) повышает уровень малоразмерных деталей в изобра-
жении. Такая фильтрация используется в тех случаях, когда необходимо иссле-
довать высокочастотную структуру объекта;
- фильтр «скользящее среднее» (lff.msk) оставляет низкочастотные компо-
ненты нетронутыми и ослабляет высокочастотные компоненты. Используются
20