Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Теория / мт__МТ__лаб07

.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
25.04.2024
Размер:
857.9 Кб
Скачать

Рисунок 4 (окончание) – Изображение, полученное посредством фильтрации с маской (2) с коэффициентом с=0.4

Данные вариантов искажений типа расфокусировки приведены в таблице 1. Данные вариантов заданий на внесение искажающего шума приведены в таблице 2. Ненулевые значения параметров функций в таблицах 1 и 2обучающийся может изменять по своему усмотрению. Кроме того, если при внесении дополнительного шума не будет заметно никакой разницы в

11

© Жаринов О.О. Учебно-методические материалы к выполнению лабораторной работы №7 по дисциплине “Мультимедиа-технологии “, испр. 21.03.2024, гр.4016, 4017. ГУАП, 2024. – 14 с.

восстановленных изображениях по сравнению со случаем, когда шума не было, необходимо увеличить его интенсивность по сравнению с указанным в таблице. И наоборот, если после внесения шума результаты восстановления окажутся совершенно неудовлетворительными, рекомендуется уменьшить соответствующее значение интенсивности шума.

Для выполнения лабораторной работы каждому обучающемуся выдается 2 номера варианта – один по таблице 1, другой – по таблице 2.

Таблица 1 – Варианты искажений, вносимых в искаженное изображение

Вар.

Вид искажений

1%% движение фотоаппарата на P пикселей под углом А градусов

PSF = fspecial('motion',P,A);

S = imfilter(input_image,PSF,'replicate');

2%% движение фотоаппарата на P пикселей под углом А градусов

PSF = fspecial('motion',P,A);

S = imfilter(input_image, PSF,'circular');

3%% сферическая расфокусировка радиусом в P пикселей

PSF = fspecial('disk',P);

S = imfilter(input_image, PSF,'replicate');

4%% расфокусировка по гауссовскому закону

PSF = fspecial('gaussian',P,Sigma);

S = imfilter(input_image, PSF,'replicate');

Таблица 2 – Варианты шумов, вносимых в искаженное изображение

Вар.

Вид шума

1% шум типа "соль и перец" (зашумлено 0.1% изображения) distorted_image = imnoise(S,'salt & pepper',0.001);

2% гауссовский шум (с нормированной дисперсией 0.0001) distorted_image = imnoise(S,'gaussian',0,0.0001);

%т.о. нормированное СКО равно 0.01 отн. ед.,

%значит без нормировки это дает 2.55 ед. яркости

3%% мультипликативный шум (спекл-шум) distorted_image = imnoise(S,'speckle',0.0001);

Порядок выполнения работы

1.Согласовать с преподавателем вариант задания во время занятия по расписанию, удостовериться в правильном понимании задания и критериев его оценки.

2.Используя шаблоны программ, тексты которых приведены на листингах 2 и 3, и модифицируя их в соответствии с требованиями заданий, последовательно выполнить 3 задания на лабораторную работу, сохраняя получаемые результаты и фиксируя условия, при которых они были получены.

3.При желании, перед выполнением третьего задания, можно дополнительно потренироваться, смоделировав реальную ситуацию

12

© Жаринов О.О. Учебно-методические материалы к выполнению лабораторной работы №7 по дисциплине “Мультимедиа-технологии “, испр. 21.03.2024, гр.4016, 4017. ГУАП, 2024. – 14 с.

незнания искажений: попросить другого студента изменить параметры искажений в программе на листинге 2 и попытаться подобрать необходимые значения в алгоритме восстановления изображения, ориентируясь только на качество получаемого результата, после чего попросить информацию об истинных параметрах искажений и восстановить изображение с учетом этой информации и сравнить полученные результаты. При выполнении этого задания результаты также рекомендуется сохранять для последующего размещения в отчете.

4.Также при желании можно воспользоваться программой, текст которой приведен в листинге 1, для улучшения четкости расфокусированных изображений, не имеющих выраженных искажений типа “смазывание”.

5.Студентам, склонным к глубокому анализу изменений, происходящих со свойствами изображений в процессе устранения искажений, можно порекомендовать строить двумерные спектры изображений до внесения искажений, после внесения искажений и после произведенной коррекции. Небезынтересным может быть также вывод значений элементов матрицы PSF, соответствующей маске фильтра, который вносит искажения типа смазывание, при различных параметрах.

6.Сформулировать выводы.

Содержание отчета

1.Цель работы.

2.Краткие теоретические сведения о задачах обработки изображений и их практическом применении, а также об изученных методах фильтрации.

3.Описание тестовых изображений, используемых при выполнении лабораторной работы.

4.Последовательное изложение действий, выполняемых при выполнении лабораторной работы (рекомендуется ввести в отчет соответствующие разделы для трех или более заданий). Также следует приводить описание программ с необходимыми комментариями (назначение констант и переменных, функций, и т. п.). Изображения следует располагать так, чтобы можно было осуществлять их сравнение. В тексте отчета и/или в подрисуночных подписях нужно приводить исчерпывающие данные об условиях, при которых были получены изображения.

5.Выводы, в которых отражены особенности изученных методов и свойства полученных результатов.

6.Список используемых источников, желательно не только из списка рекомендуемой литературы, приветствуется использование Интернетресурсов; на все источники в тексте отчета должны быть ссылки.

13

© Жаринов О.О. Учебно-методические материалы к выполнению лабораторной работы №7 по дисциплине “Мультимедиа-технологии “, испр. 21.03.2024, гр.4016, 4017. ГУАП, 2024. – 14 с.

Рекомендуемая литература

1. Основы цифровой обработки изображений: учеб. пособие

/ Жаринов О.О. ГУАП. СПб, 2023. 122 с.

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

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

4.Работа с изображениями в среде Matlab. // URL: https://studbooks.net/2140144/informatika/rabota_izobrazheniyami_srede_ matlab

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

6.Create predefined 2D-filter: fspecial

// URL: https://www.mathworks.com/help/images/ref/fspecial.html

14

© Жаринов О.О. Учебно-методические материалы к выполнению лабораторной работы №7 по дисциплине “Мультимедиа-технологии “, испр. 21.03.2024, гр.4016, 4017. ГУАП, 2024. – 14 с.

Соседние файлы в папке Теория