3.2. Порядок виконання ргр

1. Ознайомитись з основними можливостями пакету Image Processing Toolbox для дослідження методів перетворення цифрових зображень в середовищі Matlab.

2. Отримання у викладача завдання зображення для обробки.

3. Завантажити зображення в середовище Matlab.

4. Виконати геометричні перетворення зображення.

5. Проаналізувати зображення та вивести його гістограму.

6. Вивести та записати значення для будь-яких точок позначених на зображенні.

7. Поліпшити зображення.

8. Виконати фільтрацію зображення.

9. Виконати сегментацію зображення.

10. Виконати морфологічні операції над зображенням.

11. Зашумити зображення шумом Blur.

12. Відновити розмите зображення за допомогою команди deconvblind.

13. Зашумлення зображення функцією motion.

14. Відновлення зображення за допомогою фільтру Вінера.

15. Зробити висновки.

4 Запитання для підготовки до екзамену

1. Принципи та задачі цифрової обробки сигналів.

2. Диференціальні і різницеві рівняння.

3. Спектральне представлення неперервних сигналів.

4. Ряд Фур’є, інтеграл Фур’є та їх властивості.

5. Передаточна функція неперервних динамічних систем, амплітудно- і фазочастотні характеристики.

6. Часові характеристики неперервних систем, імпульсна перехідна функція. Згортка.

7. Дискретизація неперервних сигналів.

8. Обґрунтування вибору частоти дискретизації.

9. Відновлення неперервних сигналів, інтерполяційні методи відновлення.

10. Спектральне представлення дискретних сигналів.

11. Z-перетворення дискретних числових послідовностей та його властивості.

12. Методи розрахунку прямого та зворотнього Z-перетворення.

13. Цифрові фільтри. Область застосування цифрових фільтрів.

14. Аналогові прототипи цифрових фільтрів, їх структура, особливості і сфери застосування. Класичні аналогові фільтри.

15. Алгоритми і структури цифрових фільтрів.

16. Класифікація цифрових фільтрів.

17. Канонічна структура цифрових фільтрів.

18. Каскадні структури.

19. Паралельне і послідовне з'єднання каскадів.

20. Рекурсивні і нерекурсивні цифрові фільтри.

21. Цифрові фільтри з кінцевою і нескінченною імпульсною характеристикою (КІХ-фільтри і НІХ-фільтри).

22. Метод білінійного перетворення і його особливості.

23. Метод інваріантної імпульсної характеристики.

24. Порівняння методів синтезу цифрових НІХ-фільтрів.

25. Метод вікон і метод частотної вибірки.

26. Вплив функції «вікна» на крутизну амплітудно-частотної характеристики.

27. Відомі види функцій «вікна» і їх властивості.

28. Прямокутна і трикутна функції «вікна», функції «вікна» Хеммінга, Кайзера і їх використання при синтезі цифрових КІХ-фільтрів.

29. Реалізація алгоритмів цифрової фільтрації.

30. Пряма і канонічна структура цифрового фільтру.

31. Послідовна і паралельна структура цифрового фільтру.

32. Адаптивні фільтри. Область застосування адаптивних фільтрів.

33. Фільтри Калмана та їх хастосування.

34. Фільтри Вінера та їх хастосування.

35. Стиск мовних сигналів за схемою без зворотніх зв’язків.

36. Стиск мовних сигналів за схемою аналіз-синтез.

37. Алгоритм CELP.

38. Алгоритм MLPC.

39. Алгоритм VCELP.

40. Загальні відомості. Психоакустична модель відтворення звуку.

41. Алгоритм MPEG-1. Алгоритм MPEG-2. Алгоритм MPEG-4 ра їх порівняльна характеристика.

42. Цифрова модель формування мовного сигналу.

43. Спектр мови. Поняття форманти. Часові характеристики мови.

44. Вокодерні методи стиску інформації. Іх класифікація.

45. Алгоритм імпульсно-кодової модуляції.

46. Алгоритм диференціальної імпульсно-кодової модуляції.

47. Алгоритм дельта-модуляції.

48. Порівняльний аналіз методів цифрової модуляції.

49. Типи зображень. Дискретизація неперервних зображень.

50. Квантування неперервних зображень. Препарування зображень.

51. Фільтрація зображень. Двомірне дискретне перетворення Фур’є.

52. Інтегральне вейвлет-перетворення.

53. Дискретизоване вейвлет-перетворення.

54. Дискретне вейвлет-перетворення.

55. Двомірне вейвлет-перетворення.

56. Модифікація алгоритмів оцінки якості зображення з використанням попередньої обробки.

57. Критерії якості відновлення зображення.