39059

Обработка изображений в математическом пакете MATLAB с использованием расширения Image processing toolbox

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Например диагностика различных заболеваний по изображениям внутренних органов человека обнаружение лесных пожаров поиск перспективных для ловли рыбы акваторий оценка экологического состояния регионов навигационные задачи и т. матрицы в котором каждый элемент соответствует одному пикселю отображаемого изображения. Некоторые изображения например полноцветные представляются в виде трехмерных массивов где представлены соответственно красная зеленая и синяя составляющие.

Русский

2013-09-30

150.5 KB

90 чел.

Решение многих проблем науки и практики приводит к необходимости извлечения полезной информации из различного рода многомерных данных, которые, по аналогии с оптическими изображениями, будем называть многомерными изображениями или просто изображениями. Такие задачи возникают в очень многих областях знаний: в медицине, радио-, тепло- и гидролокации, исследовании Космоса и Земли, телевидении и т. д. Например, диагностика различных заболеваний по изображениям внутренних органов человека, обнаружение лесных пожаров, поиск перспективных для ловли рыбы акваторий, оценка экологического состояния регионов, навигационные задачи и т. д.

Существует практика обработки изображений в математическом пакете MATLAB с использованием расширения Image processing toolbox. Основной структурной единицей данных в MATLAB является массив. Для представления изображений данные в массивах должны нести информацию о соответствующих значениях интенсивностей цвета. MATLAB запоминает большинство изображений в виде двумерного массива (т.е. матрицы), в котором каждый элемент соответствует одному пикселю отображаемого изображения. Например, если изображение состоит из 200 строк и 300 столбцов, то оно в системе MATLAB запоминается в виде матрицы с размерностью 200×300. Некоторые изображения, например полноцветные, представляются в виде трехмерных массивов, где представлены соответственно красная, зеленая и синяя составляющие. Такое представление изображений упрощает их обработку и позволяет в полной мере использовать, возможно, системы MATLAB, в частности, в области обработки изображений.

Приложение Image Processing Toolbox работает с четырьмя типами изображений, характеристики которых приведены в таблице. Типы изображений определяют способ интерпретации системой MATLAB данных элементов матрицы в качестве значений интенсивностей пикселей. Рассмотрим некоторую информацию относительно каждого типа данных .

Тип изображения

Описание

Бинарное (Binary)

Логический массив, содержащий только единицы и нули, которые интерпретируются как черный и белый цвет соответственно. Также существуют так называемые двухуровневые изображения, пиксели которого содержат только два уровня интенсивностей, не обязательно 1 и 0.

Индексное (Indexed)

Массив в формате logical, uint8, uint16, single или double, значения пикселей которого являются индексами из палитры. Палитра представляет собой массив с размерностью , который представлен в формате double. Также известны псевдоцветные изображения.

Примечание.

Для массивов, которые представлены в формате single или double, значения находятся в диапазоне  Для массивов, которые представлены в формате logical, uint8 или uint16 диапазон значений составляет

Полутоновое(Grayscale)

Массив изображения в формате uint8, uint16, int16, single или double. Значения пикселей описывают значения интенсивностей изображения. Они известны также как яркостные изображения. Для изображений в формате single или double, значения пикселей находятся в диапазоне . Если изображения представлены в формате uint8, то значения пикселей находятся в диапазоне . Если же изображения представлены в формате uint16, то значения пикселей находятся в диапазоне . Для формата int16 значения могут находиться в диапазоне

Полноцветное(Truecolor)

Изображения представляются массивом с размерностью  в формате uint8, uint16, single или double. Значение пикселя равно значению интенсивности. Эти изображения известны еще как RGB изображения. Для изображений в формате single или double значения пикселей находятся в диапазоне . Если изображения представлены в формате uint8, то значения пикселей находятся в диапазоне . Если же изображения представлены в формате uint16, то значения пикселей находятся в диапазоне .

Полутоновые изображения представляются в виде матрицы данных, значения элементов которой соответствуют интенсивности в некотором диапазоне. Система MATLAB запоминает полутоновое изображение в виде матрицы, каждый элемент которой соответствует одному пикселю изображения. По договоренности полутоновые изображения будем обозначать переменной  .

Матрица данных может быть представлена в формате uint8, uint16, int16, single или double. В очень редких случаях полутоновые изображения запоминаются вместе со своей палитрой, которая используется затем при визуализации изображения.

Для матриц, которые представлены в формате single или double используется полутоновая палитра. Интенсивность 0 отображается черным цветом, а интенсивность 1 - белым. Для матриц, которые представлены в формате uint8, uint16 или int16 интенсивность intmin(class(I)) представляет черный цвет, а интенсивность intmax(class(I)) - белый цвет.

Полноцветные изображения представляют собой такой тип изображений, где каждый пиксель описывается тремя значениями красной, синей и зеленой составляющих пиксельного цвета. Система MATLAB запоминает полноцветные изображения в виде массива данных с размерностью . В этом массиве хранится каждая компонента цвета для каждого отдельного пикселя. Полноцветные изображения не используют палитры. Цвет каждого отдельного пикселя определяется комбинацией красной, зеленой и синей интенсивностей, которая запоминается для каждого пикселя.

Графический файловый формат запоминает полноцветные изображения как 24-битные данные, где красная, зеленая и синяя компонента представлены 8 битами каждая. В сумме это дает около 16 миллионов цветов. Благодаря этому полноцветные изображения могут отображать объекты с большой точностью и являются очень реалистическими.

Полноцветные изображения могут быть представлены в формате uint8, uint16, single или double. Если массив полноцветного изображения представлен в формате single или double, то значение каждой цветовой компоненты находится в диапазоне от 0 до 1. Пиксель, цветовыми компонентами которого являются (0,0,0) отображается черным цветом, а пиксель, компонентами которого являются (1,1,1) отображается белым цветом. Три цветовые компоненты для каждого пикселя запоминаются вдоль каждой из трех размерностей массива данных. Например, красная, зеленая и синяя составляющие пикселя (10,5) запоминаются соответственно в RGB(10,5,1), RGB(10,5,2) и RGB(10,5,3). На следующем рисунке отображено полноцветное изображение, которое представлено в формате double.

Для определения цвета пикселя (2,3) необходимо получить все RGB составляющие, которые находятся в (2,3,1:3). Пусть (2,3,1)содержит значение 0.5176, (2,3,2) содержит значение 0.1608 и (2,3,3)  - значение 0.0627. Тогда цвет для пикселя (2,3) может быть представлен как 0.5176 0.1608 0.0627.

В этом разделе рассматриваются некоторые основы обработки изображений. В примере показана статистическая обработка изображения, а также предварительная обработка для получения улучшенного результата. Предобработка включает формирование равномерного фона на изображении и преобразование изображения в бинарное. Пример состоит из некоторых основных шагов.

Пример 1.

Считаем и визуализируем полутоновое изображение rice.png.

 I = imread('rice.png');

imshow(I)

Пример 2.

Приведем пример оценки и аппроксимации значений пикселей фона Рассматриваемое изображение характеризуется неравномерной засветкой фона по полю изображения. Поэтому сначала с помощью операции морфологического раскрытия оценим интенсивность фона. При выполнении операции морфологического раскрытия используется структурный элемент.

В примере используется функция imopen, которая выполняет морфологическое раскрытие. При этом также используется функция strel для создания структурного элемента в виде диска с радиусом 15.

 background = imopen(I,strel('disk',15));

Для просмотра и оценки фона используются следующие команды

figure, imshow(background)

Используем команду surf для отображения поверхности фона. С помощью команды surf создается цветная параметрическая поверхность, которая дает возможность просматривать прямоугольную область исследуемого изображения. Функция surf работает с данными, которые представлены в формате double. Поэтому, прежде чем применять эту функцию, данные необходимо перевести в формат double.

 figure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);

 set(gca,'ydir','reverse');

В данном примере отображается только каждый восьмой пиксель по каждому направлению. В приведенном примере существует также возможность установки масштаба и других параметров.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

23566. Фонологические взгляды И. А. Бодуэна де Куртенэ 28.5 KB
  Бодуэна де Куртенэ И. Бодуэн де Куртенэ создавая теорию фонем трактовал фонологические единицы как некие сущности наличествующие в психологической системе человека пользующегося соответствующим языком.Пр54в Придерживаясь материалистической трактовки природы психическогоПр54н Бодуэн де Куртенэ только тогда считал возможным говорить о существовании тех или иных внутриязыковых закономерностей когда представлял себе их психофизический механизм и только тогда выдвигал то или иное понятие когда мог определить его хотя бы в самых...
23567. Фонология 23.5 KB
  лежит понятие фонемы как совокупности существенных признаков свойственных данному звуковому образованию определение Н. Главной функцией фонемы является смыслоразличительная или сигнификативная. Таким образом можно сказать что фонемы д и к отличаются друг от друга двумя дифференциальными признаками местом образования и звонкостьюглухостью. В русской фонологической системе 5 гласных фонем и 32 согласных гласность и согласность или как говорят вокализм и консонантизм это первый дифференциальный признак для фонемы: мы обычно сразу...
23568. ФОНЕМЫ И СИСТЕМЫ ФОНЕМ 93 KB
  Понятие фонемы Ключевым понятием функциональной фонетики или фонологии является понятие фонемы. Следовательно хотя фонемы как таковые единицами языка не являются поскольку сами по себе они лишены значения существование единиц языка морфем слов и их форм принципиально невозможно без фонем из которых строятся их означающие. О соотношении фонемы и звука Фонемы не могут быть непосредственно отождествлены со слышимыми и произносимыми людьми в процессе речевого общения звуками. Фонемы представляют собой единицы звукового строя языка тогда...
23569. 8 особенности артикуляционной базы английского языка 39.5 KB
  в англ языке большее напряжение конечных согл наличие аспирглухих взрывных соглперед ударотсутсвие палатализациинет нет попарного разделения на тверд и мяг есть фарингальная артикул.hпереднеязвчные согл характеризуются аппикальным укладомдорсальнымнапряж мышц губ при произношении более значительнаогубленостьлабоализациянапряжение в конце фразы силнее характерно наличие скользящих гласныхдифтонгов попарно распределение напряж и ненапряж фонемдолгих краткналичие гласных смеш уклада э:наличие межзубных 9 артикуляторный...
23570. сновные фонетические особенности канадского варианта английского языка 31 KB
  Class bath dance произносится в американском варианте с гласным номер 4. Дифтонг [ou] произносится в британском варианте т.которые в американском варианте произносятся с [ai] канадцы в основном произносят побритански с [i]. В канадском варианте английского языка в области грамматики не встречается существенных различий с британским вариантом.
23571. Акценты и диалекты в Великобритании 50 KB
  Взаимодействие близкородственных языков английского и скандинавских сказалось в наличии в современном А.В процессе образования нации происходило формирование национального английского языка складывавшегося на основе лондонского диалекта который сочетал в себе южные и восточноцентральные диалектные черты. развития английского языка характеризуется рядом изменений резко отграничивших среднеанглийскую звуковую систему от древнеанглийской. В то время как в 40 70е годы наблюдался расцвет скучного английского БиБиСи в 80е годы начали...
23572. ОППОЗИЦИЯ ЯЗЫКОВАЯ 53 KB
  В этом смысле говорят о фонологической оппозиции например между русскими фонемами k и r слова кот и рот различаются не только по звучанию но и по значению или о семантической оппозиции 'ед. Подобное истолкование позволяет использовать понятие оппозиции чтобы разграничить отношения между различными языковыми единицами так называемые оппозитивные отношения и отношения между различными вариантами одной и той же языковой единицы неоппозитивные отношения.Трубецкой употребляли термин оппозиции не только по отношению к функциональным...
23573. Различие между транскрипцией фонологической и транскрипцией фонетической 34.5 KB
  Обозначение фонем 3. Обозначение отдельной фонемы должно четко отличаться от обозначения группы фонем. Если в данной транскрипционной системе отсутствуют специальные знаки для некоторых фонем например для аффрикат или дифтонгов и если они обыкновенно передаются группой из двух или более букв символизирующих их конститутивные элементы то группа знаков соответствующих фонеме такого рода должна связываться снизу дужкой например чешское ou немецкое pf. Когда обозначение определенных дизъюнктивных фонем диакритиками или определенных...
23574. ФОНЕТИКА 37 KB
  расчленяется в четырех направлениях: 1 антропофоника физиология звуков речи изучающая произносительную собственно физиологическую и слуховую акустическую сторону языка и фонология изучающая использование звуков для выражения значений для образования слов и фраз; 2 учение о фонетических элементах аналитическая Ф. Схематический разрез гортани и надставной трубы: a голосовая щель; b щитовидный хрящ; c надгортанный хрящ; d увула Звучание речи создается модификацией выдыхаемой воздушной струи истекающей изо рта и из носа в...