Обработка фотографии в среде LabView
Для выполнения курсового проекта сначала необходимо получить мою фотографию в цифровом виде с размерами 120х300 пикселов в формате bmp. Для этого необходимо взять свою фотографию, и в программеACDSeeпосле редактирования, получить необходимое для работы изображение. Исходное изображение представлено на рис. 1.
Рис. 1. Исходное изображение.
Импортирование данных из полученного графического файла в массив.
Приложение, разработанное в среде LabVIEW, для импортирования графического файла и преобразования его в двумерный массив использует следующие функции:
ВП читает файл BMP и формирует данные изображения, необходимые для отображения файла на индикаторе рисунка.
ВП выводит 1- , 4- или 8-битовое изображение или 24-битовое RGB изображение на индикатор рисунка.
Этот ВП берет одномерный массив байтов, предполагая, что пользователь выполнил все операции упаковки и заполнения.
ВП преобразует кластер данных изображения в двумерный массив.
Данный ВП целесообразно использовать на выходе одного из ВП подпалитры. Графические форматы (Graphics Formats), выполняющих чтение графических файлов, для преобразования данных изображения в двумерное представление.
Если на вход ВП подаются 32-битовые данные изображения, то ВП удаляет альфа-канал и возвращает 24-битовое изображение.
На рис.2 представлен результат, полученный на лицевой панели приложения.
Рис. 2 Отображение исходного файла и преобразование его в двумерный массив
Инверсия изображения.
На рис. 3 показана блок-диаграмма, которую я использовала для получения негатива в среде LabVIEW. Принцип построения этой блок-диаграммы основан на инверсии изображения.
Под инверсией изображения понимается получение негатива из исходного изображения и наоборот.
Операцию инверсии изображения математически можно записать следующим образом:
|
|
(1) |
.С помощью формулы (1) осуществляется преобразование белого в черный.
Рис.3 Блок-диаграмма для получения негатива изображения.
Лицевая панель для схемы на рис. 3
представлена на рис. 4. Здесь видна
разница между исходным изображением и
его негативом.
Рис. 4 Лицевая панель для получения негатива изображения.
Для выполнения инверсии изображения в приложении использовались следующие функции:
ВП преобразует изображение в рисунок, что позволяет использовать другие ВП из подпалитры Функции рисунка (Picture Functions) для добавления инструкций рисования элементов на изображении.
Данный полиморфный ВП позволяет преобразовывать 1-битовые, 4-битовые, 8-битовые или полноцветные изображения.
ВП преобразует рисунок в кластер данных изображения, который может быть далее сохранен в файле с помощью ВП из подпалитры Графические форматы (Graphics Formats).
Вход фоновый цвет (Background Color) устанавливает фоновый цвет изображения.
ВП производит запись файла в формате BMP.
Функции входов путь к файлу BMP (path to BMP file) и данные изображения (image data).
2. Линейное контрастирование исходного изображения.
Принцип построения блок-диаграммы рис. 5 для получения ненасыщенного и контрастированного изображения основан на способе линейного контрастирования изображения.
Контрастирование изображения связано с улучшением согласования динамического диапазона изображения и размеров экрана, на котором выполняется визуализация.
Рис. 5 Блок-диаграмма для получения ненасыщенного изображения и контрастированного изображения.
Лицевая панель для схемы на рис. 5 представлена на рис. 6. На ней можно увидеть разницу между ненасыщенным изображением и контрастированным изображением. Также здесь показаны значения минимальной и максимальной яркостей точек изображения.
Рис. 6 Лицевая панель для получения ненасыщенного изображения и контрастированного изображения.
Для реализации контрастирования исходного изображения в приложении использованы следующие функции:
Функция возвращает максимальное и минимальное значения, найденные в массиве (array), вместе с индексами каждого значения.
Вход массив может быть n-мерным массивом произвольного типа.
Выходы максимальное значение (max value) и минимальное значение (min value) имеют тот же тип и структуру данных, что и элементы входного массива.
Выход максимальный индекс (max index) отображает индекс первого максимального значения. Если массив является многомерным, то выход максимальные индексы (max indexes) представляет массив, элементами которого являются индексы первого максимального значения массива.
Выход минимальный индекс отображает индекс первого минимального значения.
Если массив является многомерным, то выход минимальные индексы представляет массив, элементами которого являются индексы первого минимального значения массива.
Если числовой массив является одномерным, то выходы максимальный индекс и минимальный индекс являются скалярными целыми (а). Если числовой массив является многомерным, то эти выходы представляют одномерный массив, который содержит индексы максимального и минимального значений (б).
В байтовое целое без знака.
Функция преобразует входное число в 8-битовое целое число без знака в диапазоне от 0 до 255.