Контрольные работы. Контрольные_работы_МИДО,_весна_2022_Часть_1_17. Контрольные работы мидо, весна 2022 Разработать и описать алгоритм, затем
 Скачать 103.55 Kb.
|
|
Контрольные работы МИДО, весна 2022 Разработать и описать: алгоритм, затем по нему написать программу: Изменения яркости полутонового изображения, заменив линейное контрастирование изображения и на квадратичное, по формуле y=ax2 +bx+c так, чтобы при x=0 и х=255 y=255, при х=128, y=0 (где х – исходная яркость, y – новая). Реализовать с помощью LUT (Look-Up-Table, см.с.103 [2]). См. [1], раздел 2.1. Линейное контрастирование изображени). Гамма-коррекцию полутонового изображения. Реализовать с помощью LUT (Look-Up-Table, см.с.103 [2]). эквализации (линейного выравнивания) гистограммы полутонового изображения (см.с.106 [2]). Реализовать самостоятельно, не готовой функцией. нелинейного преобразования гистограммы полутонового изображения (см.с.108 [2]). построить гистограмму полутонового изображения размером 256 ячеек. Разделить диапазон значений яркости на 32 поддиапазона, так чтобы в них попало одинаковое число пикселей (делим гистограмму на равные по площади части). Для каждого поддиапазона вычислить среднее значение яркости попавших в него пикселей, его определись в качестве результата преобразования исходных значений яркости, попавших в данный поддиапазон. Всего должно быть 32 значения яркости в результирующем изображении. Реализовать преобразование с помощью LUT (Look-Up-Table). Изменения яркости изображения, заменив в преобразовании соляризации изображения параболу функцией синуса y= a*sin(x) так, чтобы при x=0 и х=255 y=0, при х=128, y=255 (где х – исходная яркость, y – новая) (см. [1], раздел 2.2. Соляризация изображения). Реализовать с помощью LUT (Look-Up-Table).
Выполнения операции изменения масштаба изображения ровно в 2 раза (больше или меньше) методом ближайшего соседа (так называемый Zoom) посредством нажатия на кнопки «+» или «-» в окне обработки. Неравномерного переквантования яркостей полутонового изображения из диапазона значений [0-(2N-1)] в диапазон [0-(2K-1)], где N определяется при анализе изображения, т.е. максимальная яркость не превышает 2N-1 , параметр K задается пользователем в окне, 1 Преобразования цветного изображения из модели RGB в модель YCbCr. Поменять местами Cb и Cr; для Y выполнить линейное растяжение контраста; выполнить обратное преобразование. Отобразить исходное изображение и результат. Бинаризации полутонового изображения путем итерационного вычисления порога, вычисляя середину между средним значением «темных» и «светлых» пикселей: Вычислить мин и мах значения яркости. Порог = (мин+мах)/2. Найти среднее значение С1 для пикселей с яркостью меньше Порог. Найти среднее значение С2 для пикселей с яркостью больше-равно Порог. Порог = целая часть от (С1+С2)/2. Повторять пункт 2 пока Порог не перестанет меняться. Все значения меньше Порога заменить на черное, все больше или равные – на белое. Отобразить исходное и новое изображения. Выполнить выделение слов, написанных цветными чернилами на цветном фоне, с помощью бинаризации цветного изображения, например, либо самим сделать подобное изображение:  Поворот посредством выполнения трех операций скоса (см.с.81 [2]). Контрастирования изображения кусочно-линейным способом (см.с.99 [2]), интерактивно задав 3 пары точек (xj, yj). коррекции яркости путем приведения средней яркости к заданному значению (см.с.102 [2]). коррекции яркости путем приведения средней яркости к заданному значению (см.с.102 [2]). Гамма-коррекции полутонового изображения по формуле (7) из статьи В.В. Старовойтов, Адаптивное сжатие широкого динамического диапазона цифровых радарных спутниковых изображений, 2018. Примечание. Все исходные параметры (если есть) задаются произвольно. Необходимо делать проверку задаваемых параметров на соответствие диапазону допустимых значений. Применить преобразование к трем фотографиям разных типов, оценить результат. Показать на скриншотах результат изменений (было-стало), в подписях к рисункам указать преобразование и параметры. Предварительно задания в Word или PDF формате выслать по электрон. почте valeystar @ mail.ru для проверки! Литература Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах.http://sernam.ru/book_kir.php Старовойтов В.В. Цифровые изображения: от получения до обработки / В.В. Старовойтов, Ю.И. Голуб – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2014. Р. Гонсалес, Р. Вудс, Цифровая обработка изображений, М., Техносфера, 2005.- 1072с. Оформление работ Описание всей работы с титульным листом в одном файле, в формате doc или pdf, включает: Титульный лист. Формулировка задания. Краткие теоретические сведения по заданию (если надо), формулы преобразований, которые будут использоваться в алгоритме. Алгоритм решения задачи (детальное описание последовательности действий, без акцента на язык программирования, пригодное для программной реализации другим студентом, а не исполнителем контрольной! Описание экспериментов со скриншотами и подписями (исходное изображение и преобразованное так-то с параметрами… Программу применить к нескольким изображениям (3-5) с разными параметрами желательно. Выводы: преобразования данного типа позволяют …, их плюсы и минусы. Ссылки на лит. источники по тексту (можно на интернет-ссылки, все оформить по правилам МИДО для дипломных работ. Приложение. Текст программы с комментариями, указать язык, ОС и минимальные требования для выполнения программы. |