75602

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Целью обработки может являться также улучшение качества изображения для лучшего визуального восприятия геометрические преобразования масштабирование поворот в общем нормализация изображений по яркости контрастности резкости выделение границ изображений автоматическая классификация и подсчет однотипных объектов на изображении сжатие информации об изображении. К основным видам искажений изображений затрудняющих идентификацию можно отнести: Недостаточную контрастность и яркость связанную с недостаточной освещенностью объекта;...

Русский

2015-01-15

345.5 KB

41 чел.

ОИ.Лекция 15.

ОБРАБОТКА  ИЗОБРАЖЕНИЙ. ВВЕДЕНИЕ.

Главной целью обработки изображений, является обнаружение объектов и идентификация этих объектов.

Целью обработки может являться также улучшение качества изображения для лучшего визуального восприятия, геометрические преобразования (масштабирование, поворот, в общем), нормализация изображений по яркости, контрастности, резкости, выделение границ изображений, автоматическая классификация и подсчет однотипных объектов на изображении, сжатие информации об изображении.

К основным видам искажений изображений, затрудняющих идентификацию, можно отнести:

  •  Недостаточную контрастность и яркость, связанную с недостаточной освещенностью объекта;
  •  Наличие шумов на изображении, вызванных  различными факторами;
  •  Искажения, вызванные «зернистостью» из-за квантования изображения;

Искажения, связанные с перемещением видеорегистратора или объекта во время экспозиции и связанную с этим «смазанность» изображения;

Математические основы и методы обработки изображений применительно как к объектам живой, так и неживой природы, разработаны и описаны в [1-57].

           Элементарные операции с изображениями

К элементарным операциям, используемых при обработке изображений, можно отнести:

  1.  Чтение и запись файлов с изображениями;
  2.  Преобразование графических форматов;
  3.  Улучшение качества изображений (путем выравнивания гистограммы, изменения яркости палитры, корректировки яркости и контрастности)
  4.  Масштабирование изображений;
  5.  Выполнение геометрических операций с изображениями (кадрирование, изменение размеров, поворот);
  6.  Функциональные преобразования (двумерное прямое и обратное дискретное косинусное преобразование, двумерное быстрое преобразование Фурье, прямое и обратное преобразование Радона);
  7.  Корреляционное сравнение изображений;
  8.  Фильтрация шумов на изображениях (медианная, ранговая, адаптивная и др.);
  9.  Выполнение операций с пикселами (построение контурных графиков объектов, вычисление признаков объектов, построение гистограммы изображения, построение профиля изображения);

Для обработки изображений может быть использована программная среда MATLAB, в которой имеется большое количество библиотечных функций для работы с изображениями и Visual C++ совместно с библиотекой обработки изображений Open CV (Computer Vision).

                      Чтение и запись файлов с изображениями

В пакете расширения Image Processing программы MATLAB используются различные форматы изображений: BMP, JPEG, PCX, PNG, TIFF, CUR, HDF, ICO, XWD и представляющих их файлов. Соответствующие типы файлов могут быть прочитаны с помощью функции imread. Функция A=imread(filename, fmt) читает из файла с именем filename  полутоновое или полноцветное изображение и создает двумерный массив A если изображение полутоновое или трехмерный массив размера m x n x 3 – если изображение полноцветное. Параметр fmt задает формат изображения и может принимать значения bmp’, ‘jpg’, ‘jpeg’, ‘pcx’, ‘png’, ‘tif’,’cur’,’hdf’, ‘ico’, ‘xwd’.  

Функция imwrite(A,filename,fmt) записывает изображение A в файл с именем filename c расширением fmt.

Функции imread и imwrite имеют и другие формы, с которыми можно познакомиться в [1-3].

                              Вывод изображения на экран

   J=imread ('moon.tif');

  figure;

  imshow (J);

 

Базовые средства фильтрации шумов на изображениях

Алгоритмов улучшения качества изображений  известно достаточно много. Ряд из них ориентированы на уменьшения уровня шумов с целью обнаружения объектов на изображениях или идентификации объектов. Основные методы: фильтрация,  прямое и обратное вейвлет-преобразование, деблюринг (устранение смазанности), накопление.

Применение фильтров

Для уменьшения шумов на изображениях предусмотрены несколько различных фильтров: усредняющий (average), медианный (medfilt2), Гаусса (gaussian).

Функции медианной фильтрации (medfilt2), ранговой фильтрации (ordfilt2) и адаптивной фильтрации (wiener2) наиболее эффективны для борьбы с  зашумленностью изображения имеющего вид «снега».

Усредняющий и медианный фильтры относится к классу фильтров низких частот. Они могут использоваться для уменьшения влияния шума на изображение, однако их применение приводит к размытию изображения и уменьшению его четкости.

Медианная фильтрация представляет собой нелинейную операцию, более эффективную, чем конволюция, когда целью является одновременно уменьшение шума и сохранение границ объектов на изображении.

Функция медианной фильтрации J= medfilt2(I,[m n])фильтрует матрицу исходного изображения, используя маску фильтра размером m x n. По умолчанию – маска имеет размер 3 х 3 пиксела. Центральный пиксел маски  заменяют медианой всех ее пикселов. Маска применяется нерекурсивно ко всему изображению. На краях изображение дополняется нулевыми элементами при классе Iunit8 или единицами при классе Idouble, поэтому в результате фильтрации крайние элементы изображения могут быть искажены.

Эффект улучшения  изображения при использовании медианного фильтра показан на рис. 2.1.

      А                                             Б                                                В                           

Рис. 2.1. Исходное изображение хорошего качества(А), зашумленное (Б) и полученное в результате фильтрации (В).

В данном случае применение фильтра решает задачу обнаружения объекта на изображении. На рис. 2.2 показан пример улучшения качества изображения, выполняемого с целью достижения максимальной идентичности, оцениваемой по коэффициенту кросскорреляции, отфильтрованного изображения с исходным незашумленным изображением.

Усредняющий фильтр (average) функционирует таким же образом, как и медианный, но отличается тем, что центральный пиксел маски вычисляется как среднеарифметическое значение всех ее пикселов. Если медианный фильтр эффективнее при шуме типа «соль и перец», то усредняющий фильтр имеет преимущество при гауссовом белом шуме.

                      А                                      Б                                        В  

                                               

    

           Рис. 2.2.   Исходное (А), зашумленное (Б) и полученное в результате фильтрации (В) изображения. Вид шума – гауссовый белый, variance=0.005.

С точки зрения визуального восприятия зашумленное изображение выглядит лучше, чем отфильтрованное, однако отфильтрованное более близко к исходному при корреляционном сравнении. Коэффициент корреляции зашумленного изображения с исходным – 0.80, отфильтрованного с исходным – 0.92. Ниже приведен пример программ усредняющего и медианного фильтров.

%Усредняющий фильтр 'Average'

 hsize=[3 3 ]; %маска фильтра

 h= fspecial('average',hsize);

 J=imfilter(I,h,'replicate');

 figure;

 imshow (J);   

title('После усредняющего фильтра');

 %Медианный фильтр 'medfilt2'

 hsize=[3 3 ]; %маска фильтра

 J= medfilt2(I,hsize);

 figure;

 imshow(J);

 title('После медианного фильтра');

Фильтр Гаусса (gaussian) также относится к классу фильтров низких частот, но, по сравнению с усредняющим фильтром при гауссовом белом шуме, он меньше размывает изображение. Отфильтрованное изображение получается также близко к исходному при корреляционном сравнении. Коэффициент корреляции зашумленного изображения рис. 2Б при гауссовом белом шуме с variance = 0.005 с исходным – 0.80, отфильтрованного с исходным при использовании как усредняющего фильтра, так и фильтра Гаусса – 0.97. Ниже приведен пример программы фильтра Гаусса.

 %Фильтр Гаусса 'gaussian'

 hsize=[9 9];

 sigma=0.99;

 h= fspecial('gaussian',hsize,sigma);

 J=imfilter(I,h,'replicate');

 figure;

imshow(J);title('После фильтра Гаусса');

Однозначный выбор вида фильтра при обработке изображения может быть сделан с учетом решаемой задачи и только в случае, если точно известен характер шума. Если же характер шума неизвестен, нужно пробовать применить для обработки изображения последовательно все вышеупомянутые фильтры.

Улучшение отношения сигнал/шум путем накопления

Еще один возможный вид обработки изображений с целью улучшения отношения сигнал/шум – накопление, т.е. усреднение нескольких изображений. Благодаря тому, что изображение объекта остается неизменным, а шумовая составляющая изменяется, в результате накопления происходит улучшение отношения сигнал/шум. На рис. 2.3 приведен пример эффекта улучшения отношения сигнал/шум в результате 10 накоплений.

                                    А                                                  Б

             

Рис.2.3. Зашумленное изображение (А) и результат 10-ти накоплений (Б).

Эффект улучшения отношения сигнал/шум может быть достигнут при условии, если положение объекта в кадре остается неизменным. Поэтому  необходимо устранение эффектов смещения объекта в кадре, связанного с качкой и перемещением корабля, на котором установлена система.

Таким образом, средства работы с фотоизображениями, представленные в   MATLAB, являются достаточно полными и эффективными при решении задачи улучшения качества изображений. Кроме того, MATLAB является открытой системой, т.е. дает возможность модифицировать имеющиеся программы обработки и создавать другие.

Время выполнения базовых функций MATLAB для работы с изображениями на  компьютере IBM PC класса Pentium-4 приведено в табл. 2.1.

              Табл. 2.1. Время выполнения функций для работы с изображениями, мсек

Выполняемая

функция

Формат изображения

640х480

800х600

1

Чтение файла изображения

32

36

2

Отображение изображения

420

420

6

Ранговая фильтрация (Улучшение фокусировки)

130

220

7

Медианная фильтрация

100

140

Наложение шумов на изображение

Для выбора наилучшего метода фильтрации шумов и его параметров необходимо знать статистические свойства шума и параметры изображения, такие как яркость, контрастность, резкость, наличие или отсутствие смазанности. При этом возможно проведение модельного эксперимента, который позволит изучить эффективность того или иного метода фильтрации шумов при вариациях параметров изображения и параметров шума.

Для добавления шума к изображению MATLAB предоставляет функцию J=imnoise(I, type), где I – исходное изображение, type – класс шума:

  •  ‘gaussian’ – гауссовый белый шум;
  •  salt & pepper –«соль и перец», шум в виде включенных или выключенных пикселов;
  •  ‘speckle’мультипликативный шум.

Функция J=imnoise(I, type, parameters) позволяет дополнительно задать параметры шума, например:

  •  J=imnoise(I, ‘gaussian’, m, v) добавляет гауссовый белый шум со средним значением m и отклонением v (по умолчанию m=0, v=0.01);
  •  J=imnoise(I, ‘salt & pepper’, d) параметр d задает плотность шума, по умолчанию d=0.05;
  •  J=imnoise(I, ‘speckle, v) добавляет мультипликативную компоненту шума, так что J=I + n*I, где n – равномерно распределенный шум со средним значением 0 и среднеквадратичным отклонением v (по умолчанию v=0.04). Этот шум не виден на темных участках изображения, но проявляется на его светлых участках.

               

Рис. 2.4. Пример исходного  и  зашумленных изображений.

  

  %Программа производит зашумление изображения m00200011.tif

  %тремя различными способами

  

  img1=imread ('m00200011.tif'); subplot(2,2,1);

  imshow (img1);

  title('Исходное изображение');

  img2=imnoise(img1,'gaussian',0.03);subplot(2,2,2);

  imshow (img2);    

  title('С гауссовым шумом');

  img3=imnoise(img1,'salt & pepper',0.02);subplot(2,2,3);

  imshow (img3);    

  title('С шумом "соль и перец"');

  img4=imnoise(img1,'speckle',0.03);subplot(2,2,4);

  imshow (img4);    

  title('С мультипликативным шумом');

Входное изображение должно быть представлено матрицей классов unit8, unit16 или double. Выходной сигнал имеет тот же класс, что и входной. Файл входного черно-белого или цветного изображения может быть представлен в формате .bmp, .jpg, .tif, .gif и т.д.

PAGE  7


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

78416. Строение генератора, схема соединения обмоток 254.13 KB
  Продольный и поперечный разрезы тягового асинхронного генератора ГС501А Генератор ГС является синхронной электрической машиной защищенного исполнения с явно выраженными полюсами на роторе с независимым возбуждением с принудительной вентиляцией. Вращения генератора по часовой стрелке если смотреть со стороны контактных колец. К корпусу статора параллельно его оси с двух сторон приварены опорные лапы для установки генератора на поддизельные раму.
78417. Конструкция и принцип действия ТЭД 988.75 KB
  Две ступени возбуждения и гиперболическая зависимость напряжения от тока на зажимах тягового генератора обеспечивают изменение частоты вращения тягового электродвигателя в широком диапазоне. Работа тягового электродвигателя в диапазоне от максимально допустимого к длительному тока возможна кратковременно и есть пусковой зоной для локомотива. Остов выполняет роль магнитопровода как для главных так и дополнительных полюсов а также горловину для установки подшипниковых щитов моторноосевую часть и носики для крепления электродвигателя на...
78418. Строение вспомогательных электрических машин 324.26 KB
  Стартергенератор ПСГУ2 2ТЭ четырехполюсных электрическая машина постоянного тока которая предназначена для работы в двух режимах: стартерные как электродвигатель последовательно возбуждения с питанием от аккумуляторной батареи при пуске дизеля и в генераторном как вспомогательный генератор с независимым возбуждением осуществляет питание электрических цепей управления и электродвигателей постоянного тока собственных нужд освещение и заряда аккумуляторной батареи тепловоза при напряжении 110 3 В. Этим достигается увеличение маховой...
78419. Способы управления электроприводами. Схемы ручного управления электроприводами. Контакторные, контроллерные и командно-контроллерные схемы управления 927.72 KB
  Контроллерные системы управления применяют преимущественно в ЭП мощностью до 20 кВт (в отдельных случаях и большей мощности). Управление ЭП при данной системе осуществляется силовым кулачковым контроллером серии КВ, контакты которого включены в силовую цепь ЭД
78420. Элементы и схемы автоматизированных систем управления судовыми электроприводами 317.94 KB
  Системы релейно-контакторного управления состоят из двигателя постоянного или переменного тока магнитного пускателя или контроллера командоконтроллера и ящиков сопротивлений в схемах на постоянном токе. Систему генератор двигатель Г Д применяют в электродвигателях большой и средней мощности с плавным регулированием скорости в широких пределах. Систему частотного регулирования асинхронного двигателя с использованием машинного преобразователя частоты система Д СГ АД применяют в многодвига тельных приводах с одинаковым режимом работы...
78421. Электроприводы по системе генератор – двигатель 192.88 KB
  Здесь ДПТ двигатель переменного тока обычно асинхронный; Г генератор постоянного тока независимого возбуждения получающий ток возбуждения от небольшого генератора с параллельным возбуждением В; Д регулируемый двигатель и РМ рабочий механизм например рулевая машина. Регулирование скорости вращения двигателя получается достаточно экономичным так как здесь изменение напряжения U на зажимах двигателя достигается путем изменения относительно небольшого тока в обмотке возбуждения генератора. В этом случае изменяют направление тока в...
78422. ПОЛУПРОВОДНИКОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ В СУДОВОМ ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ 179.22 KB
  Преобразователи для управления приводом постоянного или переменного тока. Принципы построения схем преобразователей для управления приводом постоянного тока Тиристорный привод постоянного тока применяется прежде всего для замены системы генератор двигатель. В реверсивных выпрямителях схемы усложняются в зависимости от способа изменения направления вращения: изменением направления тока возбуждения без изменения направления тока в цепи якоря электродвигателя; изменением направления тока в цепи якоря с помощью двух вентильных групп...
78423. Защита судовых электроприводов. Требования , предъявляемые к защитным устройствам. Виды защиты систем управления ЭП 110.76 KB
  Например в рулевых электроприводах применяется защита от токов короткого замыкания при перегрузке включается сигнализация при снижении напряжения срабатывает не нулевая а минимальная защита обеспечивающая автоматическое повторное включение электропривода после восстановления напряжения более подробно см. При подаче напряжения на выводы А и В начинает протекать ток через параллельную обмотку возбуждения L. Защиты по снижению напряжения Причины и последствия снижения напряжения...