Вопросы для самопроверки

1. Какае фильтры называется нерекурсивным или рекурсивным. Их передаточные функции.

2. КИХ и БИХ фильтров.

3. Понятие устойчивости фильтров.

4. Что представляют собой нули и полюса передаточной функции фильтра.

5. Что представляет собой фильтр Баттерворта.

6. Как найти нули цифрового фильтра Баттерворта 2-го порядка.

7. Как найти полюса цифрового фильтра Баттерворта 2-го порядка.

8. Как получить рекуррентное уравнение цифрового фильтра.

9. Как влияет на характеристики фильтра его порядок.

Тема 4. Цифровая обработка сигналов с помощью вейвлет-преобразований

Лабораторная работа №7

Лабораторная работа №8

Тема 5. Цифровая обработка изображений в matlab

Лабораторная работа № 9

Изображения и работа с файлами изображений.

Цифровая фильтрация изображений.

Цель работы – Знакомство с математическими моделями и характеристиками цифровых изображений, базовыми методами их обработки и приобретение начальных практических навыков обработки изображений в MATLAB.

1. Краткие теоретические сведения

Изображение может быть:

1. Векторным – изображение описывается как набор графических примитивов, из которых и формируется изображение;

2. Растровым – изображение описывается двумерным массивом, каждый элемент которого представляет собой некоторое описание цвета.

Элемент растрового изображения называют пикселом (от pixel, picture element), или точкой. Объем памяти в байтах, необходимый для хранения растрового изображения, равен

,

где с – количество столбцов; r – количество строк; d – глубина цвета (бит/ пиксел).

Существуют следующие типы изображений:

1. Бинарные – (black and white) пикселы могут принимать только два значения: 0 или 1 (черный или белый цвет);

2. Полутоновые (серые или изображениями в градациях серого intensity, grayscale) – пикселы могут принимать одно из значений интенсивности какого-либо одного цвета в диапазоне от минимальной до максимальной интенсивности;

3. Палитровые (indexed) – значения пикселов являются ссылками на ячейки карты цветов (colormap), которые и содержат описания цвета пиксела в некоторой цветовой системе (палитре);

4. Полноцветные или просто цветные (truecolor, rgb) – изображения, пикселы которого непосредственно хранят информацию об интенсивностях цветовых составляющих.

Полутоновые и бинарные изображения хранятся в виде двумерных массивов. Для доступа к значению, характеризующего яркость пиксела, изображения I надо указать строку r и столбец c: I(r, c).

Полноцветные изображения хранятся в виде трехмерных массивов, где третье измерение – значение интенсивностей R-красный цвет, G – зеленый цвет, B – синий цвет. Для доступа к значениям интенсивности цветовых составляющих пиксела изображения А нужно указать строку r, столбец c и номер составляющей: 1 для R, 2 для G и 3 для B, например I(r,c,2) для зеленой составляющей.

Приняты следующие обозначения: I – полутоновые; X – палитровые; RGB – полноцветные; BW – бинарные; S – для исходного изображения любого типа; D – результирующее изображение.

В системе MATLAB функции по обработке изображения находятся в пакете Image Processing Toolboxes (IPT).

Работа с файлами изображений

Функция чтения из файла информации об изображении imfinfo

Синтаксис info = imfinfo(<имя файла>)

В структуре info возвращается информация об изображении и способе его хранения из файла с именем <имя файла>; имя включает в себя путь к файлу, его имя и расширение, например, 'c:\mmm\Earth.bmp'.

Графические форматы файлов, с которыми система MATLAB поддерживает работу, приведены в таблице 1.

Формат файла	Название формата
'bmp'	Windows Bitmap (BMP)
'tif или 'tiff	Tag Image File Format (TIFF)
'jpg' или 'jpeg'	Joint Photographic Experts Group (JPEG)