ЛР4 / МТ ЛР4

Результаты исправления искажений в соответствии с рисунком 7.

Рисунок 7 – Фрагменты, исправленных изображений На рисунке выше приведены обработанные алгоритмами исправления искажений

изображения, смоделированные нами на прошлом этапе.

В левом столбце оригинал, в среднем обработанный по Тихонову, в правом по Винеру, строки соответствуют изображениям, искаженным по параметрам P = 5, 10, 20 и

параметра A = 5, 15, 25 соответственно для листинга 3.

Особой разницы между алгоритмами исправления изображений по Тихонова и Винера я не заметил, единственное что Тихонов дает немного меньше артефактов, на итоговом изображении.

Полностью устранить добавленные нами искажения не удалось, но повысить четкость и разобрать детали стало легче.

11

Вывод

В ходе данной лабораторной работы мы получили навыки управления контрастностью полутоновых изображений с целью улучшения их визуального восприятия.

Реализовали типовые методы контрастирования изображений в среде Matlab.

Изучили методы применения Фурье-фильтрации и Лапласиана Гауссова фильтра в среде MatLab и получили рисунки границ контрастного изображения. Затем создали программу для моделирования искажений и шумов на изображении, с помощью которой создали серию тестовых изображений. В конце потренировались применять методы Тихонова и Винера для исправления искажений на изображениях. Искажения удалось убрать вернув изображению четкость и разборчивость деталей, однако череда преобразований изображения привела к появлению артефактов, которые нам не удалось убрать полностью.

12

Список использованной литературы

1. Сизиков В.С., Лавров А.В. Устойчивые методы математико-компьютерной обработки изображений и спектров. Учебное пособие. СПб: Университет ИТМО. 2018. 70

с.

2. Пространственная фильтрация медицинских изображений в среде MATLAB: метод. указания к лаб. работе / сост. А.А. Федотов, С.А. Акулов, А.С. Акулова. Самара: Изд-

во Самарского ун-та, 2016. 20 с.

3.Обработка изображений в системе MATLAB. / сост. Батура В.А., Тропченко А.Ю., Тропченко А.А. СПб: Университет ИТМО, 2019. 41 с.

4.Дьяконов В. MATLAB 8.0 (R2012b): создание, обработка и фильтрация сигналов, Signal Processing Toolbox. // Компоненты и технологии, 2013. №11, с. 151-161.

5.Работа с изображениями в среде Matlab. // URL: https://studbooks.net/2140144/informatika/rabota_izobrazheniyami_srede_matlab

6.Список функций Image Processing Toolbox // URL: https://hub.exponenta.ru/post/spisok-funktsiy-image-processing- toolbox152?ysclid=l8vjnq87jn578408698

13