40. Программа Matlab, ее характеристики, возможности, обработка изображений

Матлаб является языком высокого уровня для выполнения технических и научных вычислений, в нём интегрированы вычисления, визуализация и программирование в удобной пользовательской среде, где задачи и решения выражаются с помощью математических обозначений.

Типичный набор действий включает: математические вычисления, разработку алгоритмов, моделирование и создание прототипных систем, анализ данных, их исследование и визуализацию, построение различных графиков, рабочий интерфейс. Базовым элементом выступает массив элементов, которые не требует задание фиксированной размерности. Это позволяет легко формулировать условия и решения многих вычислительных задач.

Изображение можно определить как двухмерную функцию f(x,y) Где х и у это пространственные (плоскостные) координаты, а амплитуда f для каждой пары координат наз. интенсивностью или яркостью изображения в этой точке с этими координатами. Словосочетание уровень серого часто используется для обозначения яркости монохромного изображения. Цветные изображения формируются комбинацией нескольких монохромных изображений. Например, цветовой системе RGB цветное изображение строится из трёх отдельных монохромных компонентов (красный, зелёный, синий). Изображение может иметь непрерывные х и у координаты, а также непрерывную амплитуду f. Преобразовывая такое изображения в цифровую форму требует представления координат и значений амплитуды некоторыми дискретными отчетами. Представление координат конечным множеством отсчетов наз. дискретизацией, а представление амплитуды значениями из конечного набора наз. квантованием, таким образом, если координаты х и у, а также величина амплитуды f выбираются из фиксированных конечных наборов элементов (дискретных величин), то изображение наз. цифровым изображением.

41. Пространственная фильтрация Matlab

Пространственная фильтрация — окрестностная обработка изображений, состоит из следующих действий:

1. Определение центральной точки (x,y).

2. Совершение операций, которые используют лишь значения пикселов в заранее оговоренной окрестности вокруг центральной точки.

3. Назначение результата этой операции «откликом» совершаемого процесса в этой точке.

4. Повторение всего процесса для каждой точки изображения.

В результате перемещения центральной точки образуются новые окрестности, отвечающие каждому пикселю изображения - «окрестностная обработка» и «пространственная фильтрация». Если операция, совершаемая над пикселами окрестности, является линейной, то вся процедура наз. линейной пространственной фильтрацией («пространственная свертка»). В противном случае она наз. нелинейной пространственной фильтрацией. Линейные операции состоят из умножения каждого пиксела окрестности на соответствующий коэффициент и суммирования этих произведений для получения результирующего отклика процессов в каждой точке (x,y). Если окрестность имеет размер m*n, то потребуется mn коэффициентов. Эти коэффициенты сгруппированы в виде матрицы, которая наз. фильтром, маской, фильтрующей маской, ядром, шаблоном или окном.

Нелинейная пространственная фильтрация также основана на окрестностных операциях. Однако там, где линейная фильтрация использует сумму произведений, нелинейная основана на нелинейных операциях, совершаемых над пикселами текущей окрестности. Например, если положить, что отклик фильтра каждой центральной точки равен максимальному значению ее окрестности, то это определит нелинейную операцию фильтрации. Сам фильтр следует представлять в виде нелинейной функции, которая применяется к пикселам окрестности, и ее отклик состоит из отклика операции, примененный к центральному пикселу окрестности.