Задание. Порядок выполнения. 1. Выполнить в среде MathCard ввод файла формата bmp с черно-белым изображением

1. Выполнить в среде MathCard ввод файла формата bmp с черно-белым изображением.

2. Определить динамический диапазон яркости изображения, его контрастность, средний уровень яркости, количество элементов изображения в строке и столбце.

3. Выполнить контрастирование изображения с учетом ограничения на положительное значение яркости элементов.

4. Выполнить пороговую однопороговую и двухпороговую обработку яркости изображения с целью выделения темных, светлых объектов и объектов средней яркости.

5. Выполнить нелинейное монотонное преобразование яркости изображения (например, логарифмическое или экспоненциальное преобразование яркости).

6. Выполнить преобразование поворота и масштабирования изображения.

7. Провести анализ изменения динамического диапазона, контрастности и средней яркости преобразованных изображений. Дать субъективную оценку изменения качества преобразованных изображений с точки зрения восприятия человеком. Предложить области применения рассмотренных алгоритмов.

Требования к содержанию отчетов

1. Титульный лист;

2. Цель работы;

3. Задание;

4. Основные теоретические сведения;

5. Методика выполнения работы;

6. Результаты работы;

7. Текст программы в среде MathCard;

8. Выводы с анализом основных результатов.

Лабораторная работа №4.
Методы фильтрации цифровых изображений

Цель работы

Цель работы: закрепление теоретических сведений о методах борьбы с шумами и помехами на изображении; свойствах низкочастотных и высокочастотных, линейных и нелинейных фильтров; приобретение умения и навыков технической реализации математических моделей указанных фильтров и исследования их статистических характеристик.

Основные сведения о методах Фильтрации изображений

Как при приеме одномерных радиотехнических сигналов, так и при анализе изображений основным средством преодоления действия шумов и искажений, вносимых аппаратурой, является фильтрация. Для изображений различают линейный и нелинейный виды фильтрации, а двумерность изображений позволяет осуществлять фильтрацию как во временной, так и в пространственной области.