Министерство образования и науки Российской Федерации

Поволжский государственный технологический университет

Кафедра РТиМБС

Отчет по лабораторной работе №2

Моделирование зашумленных телевизионных изображений

по дисциплине «Цифровое телевидение»

Выполнил: ст. гр. РТ-51

Николаев А.Е.

Проверил: ст. преподаватель

Горинов С.В.

Йошкар-Ола

2013

Задание. Порядок выполнения

1. Сформировать в среде MathCAD тестовое черно-белое изображение, содержащее плавно изменяющиеся перепады яркости, однородные по яркости объекты с резкими границами, контрастные по отношению к фону, множество контрастных к фону точечных объектов (имитаторов импульсных помех).

2. Выполнить аддитивное зашумление каждого элемента изображения нормальным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием и заданной дисперсией.

3. Повторить зашумление изображения при различных уровнях дисперсии.

4. Сгенерировать импульсные шум с заданной плотностью ложных отметок.

5. Повторить зашумление для различных плотностей.

6. Оценить предельные значения СКО флуктуационного шума и плотности импульсных помех для визуального различения сюжета изображения.

Цель работы: Изучить теоретические основы моделирования зашумленных телевизионных изображений и сигналов; получить навыки практического использования теоретических методов генерации изображений для целей анализа проектируемых алгоритмов обработки изображений методами статистических испытаний на ЭВМ.

Практическая часть.

1) Сформируем в среде MathCAD тестовое черно-белое изображение (Рисунок 1.)

Рисунок 1 - Тестовое черно-белое изображение

2) Выполним аддитивное зашумление каждого элемента изображения нормальным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием и заданной дисперсией.

Рисунок 2 –Нормальный шум при

Выполним нормировку яркости изображения (Рисунок -3):

Рисунок 3 – Исходное изображение, нормированное по яркости

Выполним зашумление изображения нормальным шумом с СКО=10

(Рисунок 4 ) .

Рисунок 4 –Изображение, зашумленное нормальным шумом (СКО=10)

3) Повторим зашумление изображения при различных уровнях дисперсии.

Рисунок 5 – Зашумленные нормальным шумом изображения: СКО=20

Рисунок 6 – Зашумленные нормальным шумом изображения: СКО=60

4) Сгенерируем импульсный шум с заданной плотностью ложных отметок.

Рисунок 7 – Зашумленное импульсным шумом изображение ()

5) Повторим зашумление изображения для различных плотностей

Рисунок 8 – Зашумленные импульсным шумом изображения:

Рисунок 9 – Зашумленные импульсным шумом изображения

6) Оценим предельные значения СКО флуктуационного шума и плотности импульсных помех для визуального различения сюжета изображения.

Рисунок 10 – Предельно зашумленные изображения: импульсный шум,

Рисунок 11 – Предельно зашумленные изображения: аддитивный шум,

Вывод: В ходе выполнения лабораторной работы были изучены теоретические основы моделирования зашумленных телевизионных изображений и сигналов; получить навыки практического использования теоретических методов генерации изображений для целей анализа проектируемых алгоритмов обработки изображений методами статистических испытаний на ЭВМ.

10