Заключение

В данной курсовой работе научился основам цифровой обработки изображений. Узнал такие методы обработки цифровых изображений как: Инверсия, Линейное контрастирование, Бинаризация изображений и вывод их Линейных и Кумулятивных гистограмм.

Познакомился со средой объектно-ориентированного программирования LabVIEW, с языком программирования «G». Узнал как можно произвести с помощьюLabVIEWвышеуказанные методы обработки цифровых изображений. Узнал много полезных функций находящихся в библиотекеLabVIEW. Операции считывания из файла и запись в файл.

Узнал, что такое цифровое изображение, как оно представлено в коде компьютера. Узнал про типы цифровых изображений, чем они различаются между собой, их характеристики, и как с ними работать.

Пополнил опыт составления курсовых работ.

Приложение 1

1) LabVIEW(англ.LaboratoryVirtualInstrumentationEngineeringWorkbench) — это среда разработки и платформа для выполнения программ, созданных на графическом языке программирования «G» фирмыNationalInstruments(США). Первая версия LabVIEW была выпущена в 1986 году для Apple Macintosh, в настоящее время существуют версии для UNIX, GNU/Linux, Mac OS и пр., а наиболее развитыми и популярными являются версии для Microsoft Windows.

LabVIEW используется в системах сбора и обработки данных, а также для управления техническими объектами и технологическими процессами. Идеологически LabVIEW очень близка к SCADA-системам, но в отличие от них в большей степени ориентирована на решение задач не столько в области АСУ ТП, сколько в области АСНИ.

Достоинства LabVIEW.

LabVIEW поддерживает огромный спектр оборудования различных производителей и имеет в своём составе (либо позволяет добавлять к базовому пакету) многочисленные библиотеки компонентов:

• для подключения внешнего оборудования по наиболее распространённым интерфейсам и протоколам (RS-232, GPIB-488, TCP/IP и пр.);

• для удалённого управления ходом эксперимента;

• для управления роботами и системами машинного зрения;

• для генерации и цифровой обработки сигналов;

• для применения разнообразных математических методов обработки данных;

• для визуализации данных и результатов их обработки (включая 3D-модели);

• для моделирования сложных систем;

• для хранения информации в базах данных и генерации отчетов;

• для взаимодействия с другими приложениями в рамках концепции COM/DCOM/OLE и пр.

Вместе с тем LabVIEW — простая и интуитивно понятная система. Неискушённый пользователь, не являясь профессиональным программистом, за сравнительно короткое время способен создать сложную программу для сбора данных и управления объектами, обладающую красивым и удобным человеко-машинным интерфейсом.

Специальный компонент LabVIEW Application Builder позволяет создавать LabVIEW-программы, пригодные для выполнения на тех компьютерах, на которых не установлена полная среда разработки. Для работы таких программ требуется бесплатно распространяемый компонент «LabVIEW Runtime Engine» и, при необходимости, драйвера используемых внешних устройств.

2) BMP(от англ.Bitmap Picture) — формат хранения растровых изображений. Изначально формат мог хранить только аппаратно-зависимые растры (англ. Device Dependent Bitmap, DDB), но с развитием технологий отображения графических данных формат BMP стал преимущественно хранить аппаратно-независимые растры (англ. Device Independent Bitmap, DIB).

С форматом BMP работает огромное количество программ, так как его поддержка интегрирована в операционные системы Windows и OS/2. Файлы формата BMP могут иметь расширения .bmp, .dib и .rle. Кроме того, данные этого формата включаются в двоичные файлы ресурсов RES и в PE-файлы.

Глубина цвета в данном формате может быть от 1 до 48 бит на пиксел, максимальные размеры изображения 65535×65535 пикселов.

В формате BMP есть поддержка сжатия по алгоритму RLE, однако теперь существуют форматы с более сильным сжатием, и из-за большого объёма BMP редко используется в Интернете, где для сжатия без потерь используются PNG и более старый GIF.

3) Формат Grayscale(градации серого). Отличие данного формата от предыдущего состоит в том, что для каждого элемента матрицы отводится 8 битов (один байт). Это позволяет нам использовать 256 уровней серого цвета. Если элемент матрицы Ai, j равен 0, то имеем белый цвет, с возрастанием значения элемента до 255 яркость изображения снижается, и при равенстве значения элемента 255 получаем черный цвет. В промежутке от 0 до 255 уровней будут располагаться серые цвета по правилу: чем ближе значение к 255, тем темнее будет серый. Данный формат позволяет получать довольно качественные черно-белые изображения. Значения Ai, j соответствуют обратной яркости, т.е. значение определяется как (1−L)⋅255, где L – яркость, которая может быть получена, например, из RGB цветовых изображений по формуле

L = aR + bG + cG,

где значения R,G,B лежат в интервале [0;1], а веса a, b, c в сумме дают единицу.

Иногда для хранения grayscale-изображений используют на одну точку 4, 7 и 16 битов памяти. В таком случае мы имеем 16, 128 или 65 536 оттенков серого цвета.