лабы / 00_лаба_1_63_повст_отчёт

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Ознакомиться с принципами повышения информативности черно-белых изображений с помощью цветового контрастирования методом цветового кодирования. Получить навыки графического задания алгоритма цветового кодирования с помощью диаграммы цветностей. Ознакомиться с особенностями цветового охвата различных RGB-систем.

ХОД ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ

Первым алгоритмом обработки изображения будет – спирально-

треугольный алгоритм (рисунок 1):

Рисунок 1 – Спирально-треугольный алгоритм

Рассчитаем относительную эффективность заметности перепадов яркости с включенным и выключенным режимом умножения:

9эф.без умнж. = 11 100% = 81,8%

5эф.умнж. = 11 100% = 45%

Ренгеновский снимок:

На ренгеновском снимке заметно как в режиме умножения лучше выражена кисть (более контрастна), а также лучше выражена ее структура и объём.

А без режима умножения кость так же лучше видно, чем на черно-белом снимке, но при этом трудно визуально рассматривать кость, так как мышцы сильно пересвеченны.

Гео-снимок:

Без умножения более выражен ландшафт (рельеф) земли, но при этом плохо различимы погодные условия. Границы объектов размыты.

С умножением хорошо видно погодные явления и облака, но при этом ландшафт становится трудно различимым из-за затемнения областей.

Далее увеличим количество точек на цветовом пространстве в два раза:

Рисунок 2 – Спирально-треугольный алгоритм с увеличенными количества точек

Рассчитаем относительную эффективность заметности перепадов яркости с включенным и выключенным режимом умножения:

8,5эф.без умнж. = 11 100% = 77,2%

9эф.умнж. = 11 100% = 81,8%

Ренгеновский снимок:

Без умножения кость сливается с изображением мышц и элементы кости становится плохо различить.

С умножением кость хорошо видна и рельеф кости стал более выраженным, но при этом стал более тёмным.

Гео-снимок:

Без умножения изображения становится почти неразличимым, однако общие очертания гор и впадин стало более отчётливым. И при этом облака размылились по картинке.

С умножением качество изображения рельефа улучшилось, стало видно впадины рек и трещины рельефа, облака так же отчётливо видно.

Далее идет стигмаобразный алгоритм:

Рисунок 3 – Стигмаобразный алгоритм

6эф.без умнж. = 11 100% = 64,5%

8,5эф.умнж. = 11 100% = 81,8%

Ренгеновский снимок:

Без умножения рельеф кости отчётливо видно, заметно все перепады и объём кости. Но при этом внимание очень сильно проецируется на засвеченную часть мышц.

Сумножением кость отлично видно, визуально заметна структура кости,

еенеровности и перепады, мышцы не мешают оценивать кости.

Гео-снимок:

Без умножения изображение становится очень контрастным, но при этом теряется его информативность, так как картинка становится очень зернистой.

С умножением картинка так же остается зернистой, однако стало более различимы облака и впадины рельефа.

Далее рассмотрим круглый алгоритм:

Рисунок 4 – Круглый алгоритм

1эф.без умнж. = 11 100% = 9%

9,5эф.умнж. = 11 100% = 86,3%

Ренгеновский снимок:

С умножением изображение кости стало крайне отчетливым и визуально приятным для восприятия. Можно увидеть все неровности кости, а также ее структуру.

Без умножения кость также хорошо видно, но при этом часть внимания отвлекает на себя пересвеченный фот и мышцы, что негативно сказывается на восприятии.

Гео-снимок:

Без умножения практически ничего не понятно, очень много визуального шума, все объекты плохо различимы и сливаются на фоне друг друга.

С умножением ситуация становится учше, облака стало крайне хорошо видно, даже очень маленькие и не заметные части облаков на основном фото,

стало видно отчетливо. Рельеф стал более прорисованным и заметен перепад высот.

Заключительным алгоритмом станет синтезированный нами метод, его мы назвали – "звездный", так как повторяет форму пятиконечной звезды.

Рисунок 5 – Синтезированный алгоритм

1,5эф.без умнж. = 11 100% = 13,6%

10эф.умнж. = 11 100% = 90,9%

Ренгеновский снимок:

С умножением кость отчётливо видно, разными цветами обозначены разные части кости, так что видно всю структуру, мелкие трещинки и особенности строения кости.

А без умножения визуальная картина почти не поменялась, за исключением фонового пересвета мышцы и фона.

Гео-снимок:

С умножением отчетливо видно весь рельеф местности и облака, однако присутствует посторонняя зернистость картинки, что визуально неприятно глазу.

Без умножения картинка очень зернистая, и информативность такого режима стремиться к нулю, так как почти ничего не различимо глазом.

Изображение сильно рябит.

ВЫВОД

В ходе лабораторной работы ознакомились с принципами повышения информативности черно-белых изображений с помощью цветового контрастирования методом цветового кодирования. Получили навыки графического задания алгоритма цветового кодирования с помощью диаграммы цветностей.

Как видно из проделанной работы, режим умножения является более оптимальным режимом для повышения информативности изображения, такой режим стремиться минимизировать неравномерность изменения яркости и похожесть цветов на различных участках пути. Так как в режиме умножения каждая составляющая RGB умножается на значение яркости уровня исходного изображения и делится на максимальное значение яркости, таким образом происходит нормировка яркости и появляются более темные области.