Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Cписок используемой литературы
1. Быков Р.Е. Основы телевидения и видеотехники. Уч. пособ. М.: Горячая линия – Телеком, 2008. – 399 с. 2. Дворкович В.П., Дворкович А.В., Зубарев Ю.Б., Мохин Г.Н., Нечепаев В.В., Новинский Н.Б. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений // Под ред. Зубарева Ю.Б. и Дворковича В.П, издание второе, переработанное и дополненное, Москва, НАТ, 1997, 255 с. 3. Смирнов А.В. Основы цифрового телевидения.- М.: Горячая линия –Телеком, 2001.- 224с. 4. Дворкович А.В. Учебное пособие по курсу «Основы цифрового телевидения» М. 2011.- 46 с. 5. Учебник для вузов «Телевидение» В.Е.Джакония, А.А. Гоголь, Я.В. Друзин, и др.; Под ред. В.Е. Джаконии. М.: - Радио и связь, 2007. 6. Цифровая обработка изображений в информационных системах. Учеб. пособие; И.С. Грузман, В. С. Киричук и др. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 352 с. 7. Павлидис. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. 8. Д. Сэломон. Сжатие данных, изображений и звука. М.: Техносфера, 2004. 368с. 9. Колин К.Т., Аксентов Ю.В., Колпенская Е.Ю. Основы телевидения. М.: Связь, 1982, 464 с. 10. Лаврус В.С. Практика измерений в телевизионной технике. – М.: Солон, 1996. 11. Красильников Н.Н. Теория передачи и воспроизведения изображений. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2 «Фильтрация цифровых изображений» Целью работы является заложение основ у студентов в понимании принципов работы методов цифровой фильтрации изображений. Лабораторная работа должна дать базовые основы знаний и научить студентов ориентироваться в разных видах фильтров. Студенты должны уметь различать их и давать оценочные характеристики каждому из них, выделяя как положительные, так и отрицательные стороны. Методы цифровой фильтрации изображений.
Рис. 2.1. Классификация методов цифровой фильтрации изображений В лабораторной работе рассматриваются несколько способов фильтрации цифровых изображений. Классификация методов представлена на рис. 2.1 1. Пространственная фильтрация – осуществляются операции над элементами изображения без дополнительных математических преобразований. Пространственная фильтрация делится на фильтры высоких частот и фильтры низких частот. 1.1 Фильтры низких частот: 1.1.1.Сглаживающие фильтры. Применяются для расфокусировки изображения и подавления шума. Расфокусировка может применяться как дополнительный шаг обработки изображения, например, для удаления мелких деталей перед обнаружением больших объектов, или для устранения разрывов в линиях или деталях. Выход (отклик) простейшего линейного сглаживающего пространственного фильтра есть среднее значение элементов по окрестности, покрытой маской фильтра. Идея применения: замена исходных значений элементов изображения на средние значения по маске фильтра достигается путем уменьшения «резких» переходов уровней яркости.
Отклик изображения для сглаживающего фильтра определяется (для окрестности 3х3) по формуле:
(2.1)
Где R-отклик изображения Zi-значение пикселей, соответствующее данным коэффициентам. 1.1.2.Гауссов фильтр. Гауссовы фильтры низких частот (ГФНЧ) в двумерном случае задаются формулой: (2.2)
где D(u,v)- расстояние от начала координат Фурье- образа, который считают сдвинутым в центр частотного прямоугольника. D0-частота среза. Когда D(u,v)=D0, значение передаточной функции фильтра падает до 0,607 от своего максимального значения. Гауссовы фильтры меньше размывают изображение, и четкость изображений на выходе этих фильтров выше, чем у сглаживающих, но она также зависит и от размеров маски, в чем студенты смогут убедиться, применив к одному и тому же изображению маски различных размеров. 1.2 Фильтры высоких частот: 1.2.1.Градиент фильтр. Обеспечиваетулучшение изображения с использованием первых производных. В обработке изображений первые производные реализуются через модуль градиента. Для функции f(x, y) градиент f в точке (х, у) определяется как двумерный вектор- столбец
(2.3)
Упрощенное выражение для модуля этого вектора определяется следующим образом:
(2.4)
Это уравнение проще в вычислениях, оно все еще сохраняет относительные изменения в уровнях яркостей, но свойство изотропности пропадает. Градиент фильтр выделяет контура и переходы изображения. Этот фильтр дает сильный отклик в областях со значительными изменениями яркости (на яркостных переходах и ступеньках). 1.2.2.Фильтр Лапласа. Даетулучшение изображения с помощью вторых производных. в случае функции двух переменных f(х, у) определяется как (2.5)
Поскольку производные любого порядка являются линейными операторами, то значит и лапласиан является линейным оператором. Чтобы применить данное уравнение в цифровой обработке изображений, его необходимо выразить в дискретном виде. Существует несколько способов задать лапласиан в дискретном виде на основе значений соседних пикселей. Нижеследующее определение дискретной второй производной является одним из наиболее часто используемых. Принимая во внимание, что теперь имеются две переменные, для частной второй производной по х будет использоваться следующая формула:
Дискретная формулировка двумерного лапласиана, заданная уравнением (2.6), получается объединением этих двух составляющих: (2.8)
Фильтр Лапласа, так же как и Градиент фильтр, подчеркивает контура, переходы и производит детализацию изображения. Однако лапласиан будучи оператором второй производной имеет преимущество, что является способом улучшения мелких деталей, следовательно он усиливает шум в большей степени, чем градиент. 1.2.3 Ранговый фильтр. Правило принятия решения для рангового, или процентильного, фильтра имеет вид: (2.9)
где k = const – задаваемое значение, причем 0 < k ≤ n. Процентильные фильтры обозначаются .
Легко заметить, что медианный фильтр есть частный случай процентильного при . В свете приведенных выше рассуждений ясно, что фильтрацию с более «низкими» рангами, чем медиана, следует применять в том случае, если вероятность перехода 1→0 существенно больше вероятности перехода 0→1. С более «высокими» рангами следует работать в том случае, если вероятность перехода 0→1 существенно больше вероятности перехода 1→0. Предельным случаем такого «асимметричного» шума является униполярный шум c параметрами (p = 1) или (q = 1).
Сравнительная таблица функциональности рассматриваемых фильтров: Таблица 1
2. Частотная фильтрация. Линейная фильтрация изображений может осуществляться как в пространственной, так и в частотной области. При этом считается, что «низким» пространственным частотам соответствует основное содержание изображения – фон и крупноразмерные объекты, а «высоким» пространственным частотам – мелкоразмерные объекты, мелкие детали крупных форм и шумовая компонента. Традиционно для перехода в область пространственных частот используются методы, основанные на преобразовании Фурье. В последние годы все большее применение находят также методы, основанные на вейвлет преобразовании (wavelet-transform). Отфильтровав изображения в частотной области и пропустив его через обратное преобразование Фурье, мы получаем итоговое изображение, лишенное определенных частот (в зависимости от выбранного фильтра).
|
|||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2019-11-02; просмотров: 213; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 54.226.68.181 (0.011 с.) |