Студопедия — Порядок выполнения работы. 1. Запустить систему MATLAB.
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Порядок выполнения работы. 1. Запустить систему MATLAB.






 

1. Запустить систему MATLAB.

2. Знакомство с методами подавления шумов на изображениях.

2.1. Загрузить текст программы из файла, указанного преподавателем.

2.2. В открывшемся окне с текстом программы указать в качестве аргумента функции imread полное имя графического файла с исследуемым изображением, указанное преподавателем.

2.3. Исследовать способы подавления аддитивного гауссовского шума. Для этого в тексте программе задать переменной noise_type значение 'gaussian', переменной init_parameter – значение 0.0, переменной step_parameter – значение 0.002, переменной final_parameter – значение 0.01.

2.4. Запустить программу на выполнение. Визуально сравнить выведенные исходное, зашумленное и отфильтрованные изображения. Сделать выводы по поводу качества подавления аддитивных гауссовских шумов используемыми методами. Сохранить в отдельном файле график среднеквадратической ошибки сглаживания для разных масок.

2.5. Исследовать способы подавления импульсного шума. Для этого в тексте программе задать переменной noise_type значение 'salt & pepper', переменной init_parameter – значение 0.0, переменной step_parameter – значение 0.04, переменной final_parameter – значение 0.2.

2.6. Запустить программу на выполнение. Визуально сравнить выведенные исходное, зашумленное и отфильтрованные изображения. Сделать выводы по поводу качества подавления импульсного шума используемыми методами. Сохранить в отдельном файле график среднеквадратической ошибки сглаживания для разных масок.

2.7. Исследовать способы подавления мультипликативного шума. Для этого в тексте программе задать переменной noise_type значение 'speckle', переменной init_parameter – значение 0.0, переменной step_parameter – значение 0.004, переменной final_parameter – значение 0.02.

2.8. Запустить программу на выполнение. Визуально сравнить выведенные исходное, зашумленное и отфильтрованные изображения. Сделать выводы по поводу качества подавления мультипликативного шума используемыми методами. Сохранить в отдельном файле график среднеквадратической ошибки сглаживания для разных масок.

3. Знакомство с методами реставрации изображений.

3.1. Загрузить текст программы из файла, указанного преподавателем.

3.2. В открывшемся окне с текстом программы указать в качестве аргумента функции imread полное имя графического файла с исследуемым изображением, указанное преподавателем.

3.3. Последовательно изменяя тип искажений, исследовать качество реставрации изображения тремя методами: с помощью инверсного фильтра, винеровского фильтра и слепой реставрации. Сохранять для отчета в отдельных файлах итоговые графики среднеквадратической ошибки реставрации для разных фильтров.

Для фильтра типа ' motion ' задать начальное и конечное значения параметра равные 5 и 25 соответственно, а величину шага - 5.

Для фильтра типа ' disk ' задать начальное и конечное значения параметра равные 1 и 5 соответственно, а величину шага - 1.

Для фильтра типа ' gaussian ' задать начальное и конечное значения параметра равные 1 и 5 соответственно, а величину шага - 1.

4. Знакомство с методами выделения перепадов (контуров) на изображениях.

4.1. Загрузить текст программы из файла, указанного преподавателем.

4.2. В открывшемся окне с текстом программы указать в качестве аргумента функции imread полное имя графического файла с исследуемым изображением, указанное преподавателем.

4.3. Последовательно задавая метод выделения перепадов яркости, диапазон и шаг изменения порога, исследовать качество выделения перепадов яркости с помощью масок Собеля, Превитта, Робертса, метода Марра-Хильдрета и кэнни-метода. Сохранять для отчета в отдельных файлах итоговые графики критерия качества выделения контуров для разных методов.

Для метода Собеля изменять порог в диапазоне от 0.01 до 0.1 с шагом 0.01.

Для метода Превитта изменять порог в диапазоне от 0.01 до 0.1 с шагом 0.01.

Для метода Робертса изменять порог в диапазоне от 0.04 до 0.13 с шагом 0.01.

Для метода Марра-Хильдрета изменять порог в диапазоне от 0.002 до 0.02 с шагом 0.002.

Для метода кэнни изменять порог в диапазоне от 0.16 до 0.43 с шагом 0.03.







Дата добавления: 2015-09-07; просмотров: 609. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Приготовление дезинфицирующего рабочего раствора хлорамина Задача: рассчитать необходимое количество порошка хлорамина для приготовления 5-ти литров 3% раствора...

Дезинфекция предметов ухода, инструментов однократного и многократного использования   Дезинфекция изделий медицинского назначения проводится с целью уничтожения патогенных и условно-патогенных микроорганизмов - вирусов (в т...

Машины и механизмы для нарезки овощей В зависимости от назначения овощерезательные машины подразделяются на две группы: машины для нарезки сырых и вареных овощей...

Метод архитекторов Этот метод является наиболее часто используемым и может применяться в трех модификациях: способ с двумя точками схода, способ с одной точкой схода, способ вертикальной плоскости и опущенного плана...

Примеры задач для самостоятельного решения. 1.Спрос и предложение на обеды в студенческой столовой описываются уравнениями: QD = 2400 – 100P; QS = 1000 + 250P   1.Спрос и предложение на обеды в студенческой столовой описываются уравнениями: QD = 2400 – 100P; QS = 1000 + 250P...

Дизартрии у детей Выделение клинических форм дизартрии у детей является в большой степени условным, так как у них крайне редко бывают локальные поражения мозга, с которыми связаны четко определенные синдромы двигательных нарушений...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.009 сек.) русская версия | украинская версия