Реферат по предмету "Информатика, программирование"


Работа с полноцветными, полутоновыми и бинарными изображениями

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
БЕЛОРУССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ИНСТИТУТ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ
(МИДО)

ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ
по дисциплине: ”Получение и обработка изображений”
Выполнили: ст. гр.417314
 
Бондарев А.._________________
 
ЖуравлевА.И._________________
Приняла:
Монич Ю.И.____________________
Минск 2008

Лабораторная работа №1
 
Работа с бинарными изображениями. Методы преобразования бинарных изображенийв полутоновые
 
Задание
1.  Открытьбинарное изображение
2.  Получитьматрицу изображения
3.  Применитьк матрице изображения преобразование с использованием двух волн.
4.  Созданиенового бинарного изображения
5.  Сохранениеизображения.
Теоретические сведения
Растр- форма представления изображения в виде элементов (пикселов), упорядоченных встроки и столбцы. Название пиксел образовано как сокращение от английскогоpicture element (элемент изображения). Пиксел — наименьший элемент из множествакоторых создается изображение.
Пусть/> растровоеизображение, представляющее собой прямоугольную матрицу размера mxn, aij— элемент изображения (пиксель).
Вслучае если /> и принимает только два значения, тоизображение называется бинарным и состоит только из черных и белых пикселей.
Вслучае если каждый элемент растра /> и принимает N значений, тоизображение называется полутоновым и каждый пиксель может принимать N оттенковсерого (градаций яркости).
/>Если  то изображение называется цветным,
каждыйпиксель может иметь любое из N3 возможных значений цвета,пределяемое соответствующими ему координатами /> в цветовом пространстве.
/>
Еслиже изображение называется многоканальным. Такое изображение состоит изсовокупности М полутоновых изображений />. Каждому пикселю соответствуетМ-компонентный вектор со значениями яркости, соответствующими ему во всех М изображениях.
Бинарныеизображения
Изображениекнижной страницы служит типичным примером представителя двухуровневого(черно-белого, бинарного) изображения. Подобные изображения можно представлятьматрицами, затрачивая по одному биту на элемент, а также и в виде «карт», таккак на этих изображениях имеются хорошо различимые области одного цвета. Именнопоэтому мы объединяем в один класс изображения, представляемые в нескольких«цветах», и двухуровневые изображения, несмотря на то, что представление сзатратой одного бита на элемент матрицы удачно лишь для двухуровневыхизображений. Одна из проблем, возникающих в связи с использованием одного битадля представления каждого пиксела, заключается в отсутствии стандартного дляразличных типов ЭВМ и устройств визуального отображения способа объединениябитов в байт и байтов в слово. Так, крайний слева пиксел может представлятьсякак наименее, так и наиболее значимыми битами байта.
ПустьВ и IV — два множества соответственно черных пикселей (объект) ибелых пикселей (фон), составляющих бинарное изображение. Каждый пиксель изображенияимеет восемь соседей, которые нумеруются в соответствии со следующей схемой:А4 А3 А2 А4 А3 А2 А4 А3 А2 А5 Аij А1 А5 Аij А1 А5 Аij А1 А6 А7 А8 А6 А7 А8 А6 А7 А8
I.                                         II.                                     III.
S8 (Aij)- это множество всех соседей Аij (кроме собственно Аij),называемое 8-соседями Аij. Соседи с нечетными номерами – прямые соседиАij или 4-соседи, обозначаемые как S4 (aij); соседи с четныминомерами — это непрямые соседи Аij, которые обозначаются как SD (Аij).В общем случае под понятием соседства понимается S8. Множество S8(Аij)называется 8-окрестностью Аij, а множество S4(Аij) называется4-окрестностъю Аij. Топология на цифровой плоскости определяется спомощью отношения соседства.
Пиксель Аij изВ, имеющий всех соседей из В, — внутренний пиксель.
Совокупность всехвнутренних пикселей В называется ядром или внутренностью В. Все пиксели В, не являющиесявнутренними, называются контурными пикселями.
Преобразование бинарныхизображений
Две волны:
В качестве примерарассмотрим преобразование бинарного файла предупреждение.bmp/>
Получаем матрицуизображения. Черные пиксели представлены 1, белые 0.
Для преобразованияизображения методом двух волн для каждого пикселя Aij строим полутоновую матрицу. При этомрассматриваются окрестности пикселя размером 5х5. При этом значение соседей из S8 умножается на 0.6, а остальных на0.3.
Пример построения матрицыдля пикселя, выделенного жирной рамкой, окрестности выделены пунктиром.
Полутоновая матрица: 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 1 1 1 0,3 0,6 0,6 0,6 0,3 0,6 0,6 0,3 1 1 1 1 х 0,3 0,6 1 0,6 0,3 = 0,6 1 0,6 0,3 = 6,1 1 1 1 0,3 0,6 0,6 0,6 0,3 0,6 0,6 0,3 1 1 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3
/>/>
Рис. 1 Исходная матрица             Рис. 2 Итоговая матрица
Сопоставляем максимальноеи минимальное значения в новой матрице с минимальным и максимальным значениямияркости (оттенками серого). Причем наименьшее значение яркости – 0 присваиваетсямаксимальному значению в матрице, и наоборот наибольшее значение яркости 255, соответствуетминимальному значению в матрице.
Тут нужен график:
/>
Результаты работыпрограммы
Открытие изображения происходитпри помощи стандартного диалога открытия файлов при выборе пункта меню Файл→Открыть.После выбора изображения, оно отображается в правой части окна на панели “Исходноеизображение” в натуральную величину.
/>
Если изображение небинарное, его можно привести к монохромному виду выбрав в меню пункт монохромный.
/>/>
После того какизображение загружено, программа автоматически выводит на экран матрицу рисункаи получившуюся полутоновую матрицу.

/>
Выводы
Пиксели бинарныхизображений могут принимать значения 1 или 0;
Пиксели полутоновыхизображений принимают значения от 0 до 255;
Максимальное значение витоговой матрице при преобразовании бинарного файла методом двух волн равно10.6
16×0.3 +8×0.6 + 1.0 = 10.61 1 1 1 1 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 1 1 1 1 1 0,3 0,6 0,6 0,6 0,3 0,3 0,6 0,6 0,6 0,3 1 1 1 1 1 х 0,3 0,6 1 0,6 0,3 = 0,3 0,6 1 0,6 0,3 = 10,6 1 1 1 1 1 0,3 0,6 0,6 0,6 0,3 0,3 0,6 0,6 0,6 0,3 1 1 1 1 1 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3

Лабораторная работа №2
 
Работа сполноцветными, полутоновыми и бинарными изображениями. Построение гистограмм
Задание
1. Загрузить полноцветноеполутоновое изображение.
2. Получить из негополутоновое.
3. Получить изполутонового бинарное.
4. Получить из бинарногополутоновое.
Теоретические сведения
Получение полутоновых изображенийиз цветных
Для получения полутонового изображения из цветногобыл испльзован наиболее простой метод, заключается в определении значенияяркости пикселя как среднего яркостей по каналам R,G, и B.
Получение черно-белыхизображений из полутоновых
Основная задачабинаризации изображений заключается в правильном выборе порога квантования, таккак ошибки в его выборе приводят к различного вида помехам, которые маскируютполезные объекты и формируют ложные объекты. Порог квантования выбирается такимобразом, чтобы свести к минимуму искажения структуры изображения. В однихслучаях он устанавливается заранее так, чтобы минимизировать ошибкиквантования, а в других — формируется автоматически в процессе обработкиизображения различными локальными операторами: выбором максимального значенияфункции яркости изображения; разделом двух основных пиков на гистограммеяркости; усреднением функции яркости в окне, корреляционным и последовательныманализом и др. Другой подход к бинаризации изображений основан на выделенииграниц областей и заполнении их внутренних участков единичными элементами.Конкретный выбор той или иной операции бинаризации изображений зависит от ихоптических свойств, требуемой точности и скорости аппроксимации.
Пусть {аij} — полутоновое изображение, t-пороги b0, bi — два бинарных значения. Результат порогового разделения — бинарноеизображение, полученное следующим образом:
/>
Каквидно, основной задачей является выбор значения t с помощью некоторогокритерия. Это значение может выбираться как одинаковым для всего изображения,так и различным для различных его частей. Если значения объектов и фона режимадостаточно однородны по всему изображению, то может использоваться однопороговое значение для всего изображения. Использование единственного значенияпорога для всех пикселей изображения называется глобальнымпороговым разделением.
Однакодля многих сканированных изображений глобальное пороговое значение не можетиспользоваться из-за неоднородностей внутри областей фона и объектов. Для этоготипа изображения требуются различные пороговые значения для различных частейизображения. Использование различных пороговых значений для различных частейизображения называется адаптивным или локальнымпороговым разделением.
Глобальное пороговое разделение
Существуетмного способов выбора порогового значения. Один из наиболее популярных и широкоиспользуемых — метод мод, в котором используется гистограмма яркостей пикселейна изображении. Для изображения с хорошо отличимыми объектами и фоновым режимомгистограмма будет иметь два различных пика (рис).

/>
Впадинамежду пиками может быть найдена как минимум между двумя максимумами, асоответствующее ему значение интенсивности выбирается как порог, который лучшевсего разделяет два пика.
Имеетсяряд недостатков в методе глобального порогового разделения, основанном на формераспределения яркостей:
Изображениене всегда содержит хорошо различимые объект и фон из-за недостаточногоконтраста и шума.
В случаередко расположенных графических объектов, каковыми и являются графическиеизображения, пик, соответствующий объектам, будет значительно меньше пика,соответствующего фону.
Такоеразличие нередко затрудняет нахождение долины между двумя пиками. Кроме того,надежные модовые методы определения глобального порога сами по себе являютсяотдельной, проблемой.
Существуетряд методов, в которых порог не определяется непосредственно, а гистограммапреобразуется в гистограмму с более глубокими впадинами и более острыми пикамитак, чтобы стало возможным определение порога. Общая особенность этих методов-то, что новая гистограмма получена с помощью весовых коэффициентов,применяемых к пикселям, в соответствии с локальными свойствами изображения.Кроме того, предполагается, что изображение состоит из фона и объектов, каждыйиз которых имеет унимодальное распределение яркости.

/>
Рис. Гистограмма цветногоизображения
/>
Рис. Преобразованиецветного изображения в полутоновое.

/>
Рис. Преобразованиеполутонового изображения в бинарное.
/>
Рис. Преобразованиебинарного изображения в полутоновое


Не сдавайте скачаную работу преподавателю!
Данный реферат Вы можете использовать для подготовки курсовых проектов.

Поделись с друзьями, за репост + 100 мильонов к студенческой карме :

Пишем реферат самостоятельно:
! Как писать рефераты
Практические рекомендации по написанию студенческих рефератов.
! План реферата Краткий список разделов, отражающий структура и порядок работы над будующим рефератом.
! Введение реферата Вводная часть работы, в которой отражается цель и обозначается список задач.
! Заключение реферата В заключении подводятся итоги, описывается была ли достигнута поставленная цель, каковы результаты.
! Оформление рефератов Методические рекомендации по грамотному оформлению работы по ГОСТ.

Читайте также:
Виды рефератов Какими бывают рефераты по своему назначению и структуре.