Введение

Компьютерная обработка и распознавание изображений представляет собой быстро развивающуюся самостоятельную дисциплину. Компьютерная обработка изображений предполагает обработку цифровых изображений с помощью компьютеров или специализированных устройств, построенных на цифровых сигнальных процессорах.

При этом под обработкой изображений понимается не только улучшение зрительного восприятия изображений, но и классификация объектов, выполняемая при анализе изображений.

Методы цифровой обработки широко применяются в промышленности, искусстве, медицине, космосе. Они применяются при управлении процессами, автоматизации обнаружения и сопровождения объектов, распознавании образов и во многих других приложениях.

Компьютерная обработка изображений применяется в задачах экспертизы живописи неразрушающими методами. Для восстановления старых фильмов применяются методы автоматической компенсации дефектов видеоматериала, полученного после преобразования киноизображения в видео. Сегодня трудно представить область деятельности, в которой можно обойтись без компьютерной обработки изображений.

Интернет, сотовый телефон, видеокамера, фотоаппарат, сканер, принтер, так прочно вошедшие в наш быт, – немыслимы без компьютерной обработки изображений. При компьютерной обработке изображений решается широкий круг задач, таких как улучшение качества изображений; измерение параметров; спектральный анализ многомерных сигналов; распознавание изображений; сжатие изображений.

1 Постановка задачи

Разрабатываемый программный продукт предназначен для компьютерной обработки изображений, для тестирования алгоритмов обработки изображений.

Целью разработки данного ПП является создание эффективных алгоритмов для обработки изображений (методы обнаружения границ объектов на изображении, методы описания контура объекта, алгоритмы подавления шума)

В рамках этого курсового проекта необходимо решить следующие задачи:

• загрузка и сохранение файла в формате BMP;

• преобразование цветного изображения в оттенки серого;

• поворот изображения на угол 90 градусов;

• добавление к изображению аддитивного и импульсного шумов;

• фильтрация изображения при помощи медианной фильтрации, взвешенно-медианной фильтрации, свертки с маской, фильтра к-ближайших соседей;

• обнаружение границ на изображении при помощи пороговой сегментации, алгоритма водораздела;

• оконтуривание объекта при помощи операторов Превитта, Кирша, Лапласа;

• выделение контура объекта при помощи алгоритма «жука».

2 Описание реализуемых методов и алгоритмов

2.1 Методы обработки изображений. Поворот изображения, получение серого изображения из исходного

Полутоновое изображение – это изображение, имеющее множество значенийтона, и их непрерывное, плавное изменение.

Примерами полутоновых изображений могут быть рисунки, картины, выполненные красками, фотографии.

Как и все растровые изображения полутоновое кодируется в цифровом виде с помощью битовой карты (матрицы, хранящей значения элементов изображения (пикселов)). Каждый пиксел полутонового изображения может кодироваться различным количеством бит, что определяет количество возможных полутонов. Например:

• 2 бита – 4 полутона;

• 3 бита – 8 полутонов;

• 4 бита – 16 полутонов;

• 8 бит – 256 и т. д.

При этом, однобитовое бинарное изображение (1 бит на 1 пиксел) можно считать вырожденным полутоновым, способным передать лишь 2 полутона (чёрный и белый, например), или же его частным случаем. Множество возможных полутонов называют уровнями серого (gray scale), независимо от того, полутона какого цвета или его оттенка передаются. (Аналогично тому, как бинарное изображение, часто называемое «чёрно-белым», может при отображении выглядеть «чёрно-зелёным».) Таким образом, уровни серого не отличаются по спектральному составу (оттенку цвета), но отличаются по яркости. Количество возможных полутонов в данном случае есть глубина цвета, которую часто передают не в количестве самих полутонов, а в количестве бит на пиксел.

Для того чтобы повернуть растровое изображение на градус кратный 90, можно использовать метод изменения положения пикселей. Каждая точка изображения имеет координаты X и Y (соответствующие координатам прямоугольника, но в отличии от геометрического прямоугольника, координаты по оси Y начинаются с левого верхнего угла). Пиксель - это наименьший элемент поверхности рисунка, соответствующий цвету отображаемой точки на экране монитора. Таким образом - пиксель это цвет точки с координатами X и Y внутри прямоугольника.

Этот подход к повороту изображения заключается в том, что для поворота изображения необходимо поменять местами пиксели в соответствии с направлением поворота.