Практикум лаб раб. Контрольные вопросы для проверки усвоения материала и задания на выполнение работы
 Скачать 1.14 Mb.
|
|
imfilter, которая имеет следующий синтаксис g=imfilter (f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options), где g – результат фильтрации, f – входное изображение, w – фильтрующая маска, filter- ing_mode – параметр, определяющий, что совершает фильтр, корреляцию (‘corr’) или свертку (‘conv’), boundary_options – опция, отвечающая за расширение границ, причем размеры расширения определяются размерами фильтра, size_options – либо ‘full’, либо ‘same’. Описание опций функции imfilter приводится в табл. 6.1. Чаще всего функция применяется в виде g=imfilter (f, w, ‘replicate’). Здесь по умолчанию используется метод свертки изображения с фильтрующей маской w, а для устранения краевых эффектов используется расширение исходного изображения методом его повторения (см. табл. 6.1). Каждый элемент обработанного изображения вычисляется с использованием двойной точности с плавающей точкой, нов завершение работы функция imfilter конвертирует выходное изображение в класс входного. При этом некоторые вычисленные значения могут быть потеряны. Поэтому перед применением функции imfilter полезно преобразовать исходное изображение в класс double. Например Таблица 6.1 Опции функции imfilter Параметр Опция Описание filtering_mode ‘corr’ Фильтрация производится методом корреляции (по умолчанию. ‘conv’ Фильтрация производится методом свертки. boundary_options‘replicate’ Размер изображения увеличивается повторением величин на его боковых границах Размер изображения увеличивается путем зеркального отражения через границы Размер изображения увеличивается периодическим повторением двумерной функции. P Границы изображения расширяются значением (без апострофов, по умолчанию P=0). size_options ‘full’ Выход имеет те же размеры, что и расширенное входное изображение. ‘same’ Выход имеет те же размеры, что и вход. 65 Это достигается с помощью ограничения перемещения центра фильтрующей маски точками, принадлежащими исходному изображению. Опция по умолчанию. фильтрация усредняющим фильтром F=imread(‘1.tif’); загрузить изображение из файла F= im2double (F); преобразовать в класс double imshow(F); вывести исходное изображение в окно w = ones(3, 3)/9; создать маску фильтрах состоящую из 1 G=imfilter(F, m, 'replicate'); выполнить пространственную фильтрацию figure; imshow(G) вывести результат фильтрации в окно Подавление шумов с помощью усредняющего фильтра обладает существенным недостатком, который заключается в том, что в процессе усреднения происходит размывание резких переходов яркости деталей изображения. Это приводит к снижению резкости обработанного изображения. Медианная фильтрация Медианный фильтр относится к классу нелинейных фильтров, основанных на порядковых статистиках (ранговых фильтров. Отклик таких фильтров определяется предварительным упорядочиванием (ранжированием) значений яркости пикселов изображения, покрываемых маской фильтра последующим выбором значения, находящегося на определенной позиции упорядоченной последовательности (те. имеющего определенный ранги назначения его откликом. Собственно фильтрация сводится к замещению исходного значения пиксела изображения в центре маски на полученный отклик. Медиана набора чисел – это такое число Х , для которого половина чисел из набора меньше или равны Ха другая половина – больше или равны Х. Следовательно, медиана упорядоченного набора из 9 чисел всегда равна 5-му числу, из 25 чисел равна 13-му числу и т.д. Таким образом, для выполнения медианной фильтрации следует выполнить следующую последовательность упорядочить по возрастанию значения пикселов, покрываемых маской найти значение медианы присвоить полученное значение обрабатываемому пикселу. Медианная фильтрация весьма эффективна при удалении с изображений импульсных шумов. В пакете IPT медианный фильтр можно реализовать функцией g = medfilt2(f, [m n], padopt), где f – входное изображение [m n] – размер маски фильтра padopt – опции расширения изображения. По умолчанию изображение расширяется нулями. медианная фильтрациях загрузить изображение figure; imshow (f); вывести изображение в окно f1=imnoise(f, 'salt & pepper'); добавить к изображению импульсный шум figure; imshow (f1); вывести изображение в окно f1=im2double(f1); преобразовать в формат double g1=medfilt2 (f1, [3 3]); выполнить фильтрацию медианным фильтром х figure; imshow (g1); вывести обработанное изображение 66 Подготовка к работе Ознакомиться с теоретическим материалом и рекомендованной литературой. Подготовить ответы на контрольные вопросы. Задание на выполнение работы Организовать ввод данных и вычисления согласно заданиям ниже. Исходные изображения для выполнения работы хранятся в папке Images_6 методических указаний. Задание Создать и отладить программу, решающую следующие задачи а) загрузить изображение 1 с помощью функции imread. Если выяснено, что изображение цветное (состоит из трех компонент, преобразовать его в полутоновое с помощью функции rgb2gray; б) вывести загруженное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Original. Для того, чтобы не изменять исходное изображение при выводе на экран следует использовать функцию imshow без параметров в) используя функцию imnoise добавить к изображению нормальный гауссовский шум с параметрами , взятыми по умолчанию г) вывести полученное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Original+Gaussian, var=xxx; д) повторить пункты в) и г) задания для импульсного и мультипликативного шума. Сравнить результаты влияния шума на исходное изображение. Сделать выводы. Повторить все пункты задания для изображения 2. Задание Создать и отладить программу, решающую следующие задачи а) загрузить изображение 1 с помощью функции imread. Если выяснено, что изображение цветное (состоит из трех компонент, преобразовать его в полутоновое с помощью функции rgb2gray; б) вывести загруженное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Original. Для того, чтобы не изменять исходное изображение при выводе на экран следует использовать функцию imshow без параметров в) используя функцию imnoise добавить к изображению высокочастотный шум типа соль и перец с плотностью, указанной в столбце d 1,2 таблицы с вариантами заданий г) вывести полученное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Original+Noise d=xxx; д) сформировать усредняющий фильтр размером m x n = хи выполнить фильтрацию с целью устранения высокочастотного шума е) вывести полученное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Rezalt , average mxn; ж) повторить пункты д) и е) задания для усредняющего фильтра размерами m x n = хи х з) сохранить полученные изображения в файл. Проанализировать изображения, выведенные в графические окна, сделать выводы. Задание Создать и отладить программу, решающую следующие задачи а) загрузить изображение 1 с помощью функции imread. Если выяснено, что изображение цветное (состоит из трех компонент, преобразовать его в полутоновое с помощью функции rgb2gray; 67 б) вывести загруженное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Original. Для того, чтобы не изменять исходное изображение при выводе на экран следует использовать функцию imshow без параметров в) используя функцию imnoise добавить к изображению высокочастотный шум типа соль и перец с плотностью, указанной в столбце d 1,2 таблицы с вариантами заданий г) вывести полученное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Original+Noise d=xxx; д) сформировать медианный фильтр с маской размерами m x n = хи выполнить нелинейную фильтрацию с целью устранения высокочастотного шума е) вывести полученное изображение в графическое окно с помощью функции imshow, при этом сформировать пояснительные надписи Rezalt , median mxn. Оценить результат ж) повторить пункты д) и е) задания для медианного фильтра размерами m x n = хи х з) сохранить полученные изображения в файл. Проанализировать изображения, выведенные в графические окна, сделать выводы. Задание Повторить все пункты задания 1 для изображения 2. Значения плотности шума взять из столбца таблицы Задание Повторить все пункты задания 2 для изображения 2. Значения плотности шума взять из столбца таблицы Таблица 6.2 Варианты для выполнения заданий № варианта Плотность шума Плотность шума Изображение 1 Изображение 2 1 0.05 0.35 foto_6_1 foto_6_0 2 0.075 0.3 foto_6_2 foto_6_9 3 0.085 0.25 foto_6_3 foto_6_8 4 0.095 0.2 foto_6_4 foto_6_7 5 0.1 0.35 foto_6_5 foto_6_6 6 0.15 0.3 foto_6_6 foto_6_5 7 0.2 0.05 foto_6_7 foto_6_4 8 0.25 0.05 foto_6_8 foto_6_3 9 0.3 0.075 foto_6_9 foto_6_2 10 0.35 0.085 foto_6_0 foto_6_1 Требования к отчёту Отчѐт должен содержать титульный лист с указанием названия ВУЗа, кафедры, номера и темы лабораторной работы, а также фамилии ИО. студента, подготовившего отчѐт; цель выполняемой работы задания листинги всех программ с обязательными комментариями полученные на каждом этапе работы изображения выводы по каждому выполненному заданию. Контрольные вопросы Что понимается под термином восстановление изображений ? 68 Какая функция IPT используется для добавления шума к изображению Что означают ее параметры Какие три основных типа шума можно формировать средствами MATLAB? Расскажите о функции добавления гауссового шума к изображению. Расскажите о функции добавления импульсного шума к изображению. Расскажите о функции добавления мультипликативного шума к изображению. Расскажите о принципах пространственной фильтрации. Какие характеристики может иметь фильтрующая маска Какие методы используют для подавления импульсных шумов Расскажите о функции, реализующей линейную пространственную фильтрацию. Какие опции функции imfilter существуют За что они отвечают Поясните принцип работы однородного усредняющего фильтра. Расскажите о функции, реализующей однородный усредняющий фильтр. Поясните принцип работы медианного фильтра. Расскажите о функции, реализующей медианную фильтрацию. Рекомендуемая литература Дьяконов, В. П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1 + Simulink 5/6. Работа с изображениями и видеопотоками Текст / В. П. Дьяконов. – М СОЛОН-Пресс, 2005. – с, 257. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB Текст / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. – М.:Техносфера, 2006. – с, 154…157 Солонина, АИ. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB Текст / АИ. Солонина, СМ. Арбузов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2008. – 816 с. |