Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
мет пособия по пров прак и лаб работ.doc
Скачиваний:
6
Добавлен:
20.11.2019
Размер:
61.44 Кб
Скачать

Компьютерная обработка изображений. Лабораторные работы.

Требования к оформлению 1

Лабораторная работа №1. Загрузку изображений. Построение гистограммы изображения. 1

Лабораторная работа №2. Логические операции с изображениями. 1

Лабораторная работа №3. Арифметические операции с изображениями. 3

Лабораторная работа №4. Геометрические преобразования изображений. 4

Лабораторная работа №5. Масочная фильтрация изображений. 5

Требования к оформлению

Выполнение лабораторных работ можно вести группой студентов не более 3 человек, при сдаче работы она должна строго соответствовать списку требований и должна содержать:

  1. титульный лист с названием предмета, номером лабораторной работы и списком студентов выполнявших лабораторную работу;

  1. теоретическую часть с обязательны описанием алгоритмов используемых для выполнения операций с изображением;

  1. подробное описание работы программы (с примерами выполнения операций с изображениями) с обязательным включением кода программы, который реализует требуемые операции;

  1. выводы (с обязательным сравнением методов и алгоритмов).

Лабораторная работа №1. Загрузку изображений. Построение гистограммы изображения.

В лабораторной работе должна быть реализована загрузка полутонового изображения в формате bmp и построение гистограммы цветов изображений.

Загрузка изображения выполняется с помощью стандартных функций библиотеки C.

Гистогра́мма — это график распределения полутонов изображения, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали — относительное число пикселов с данным значением яркости.

Лабораторная работа №2. Логические операции с изображениями.

№ варианта

Задание

1

a) Одноместная (в преобразование участвует изображение и некоторое константное значение) операция И с изображением (выделение областей интенсивность которых выше некоторой константы)

Возможный вариант реализации:

c = 128;

for(long y=0; y<newy; y++) {

for(long x=0; x<newx; x++){

fX = x * xScale;

SetPixelColor(x,y,GetPixelColor(x,y)&&c);

}

}

b) Двухместная (в преобразование участвуют два изображения) операция И с изображением (выделение на изображении областей, которые имеют одинаковый цвет).

Пример:

И =

2

a) Одноместная (в преобразование участвует изображение и некоторое константное значение) операция ИЛИ с изображением

Возможный вариант реализации:

c = 128;

for(long y=0; y<newy; y++) {

for(long x=0; x<newx; x++){

fX = x * xScale;

SetPixelColor(x,y,GetPixelColor(x,y)||c);

}

}

b) Двухместная (в преобразование участвуют два изображения) операция ИЛИ с изображением (выделение на изображении областей, которые имеют имеют белый цвет).

Пример:

ИЛИ =

3

a) Одноместная (в преобразование участвует изображение и некоторое константное значение) операция ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ с изображением (выделение областей интенсивность которых выше некоторой константы)

Возможный вариант реализации:

c = 128;

for(long y=0; y<newy; y++) {

for(long x=0; x<newx; x++){

fX = x * xScale;

SetPixelColor(x,y,GetPixelColor(x,y)~c);

}

}

b) Двухместная (в преобразование участвуют два изображения) операция ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ с изображением (выделение на изображении областей, цвет которых не совпадает).

Пример:

~ИЛИ =