Медианная фильтрация

Медианная фильтрация относится к нелинейным методам обработки изображения. Фильтрация осуществляется посредством движения некоторой апертуры вдоль изображения и замены значения элемента изображения в центре апертуры медианой исходных значений отчетов внутри апертуры. Медианой последовательности , где , является средний член ряда при упорядочивании последовательности по возрастанию или убыванию.

Можно использовать различные апертуры: линейные сегменты, квадраты, круги, кресты, квадратные рамки, кольца и т. п. Их примеры показаны на рис. 2.7 пособия.

4. Варианты индивидуальных заданий

В практической работе изучаются следующие методы фильтрации изображения:

1. Линейная фильтрация:

1. локальное усреднение,

2. взвешенный по Гауссу фильтр.

2. Адаптивная фильтрация:

1. сглаживание по методу обратного градиента,

2. сигма – фильтр,

3. сглаживание по наиболее однородной окрестности,

4. сглаживание по K ближайшим соседям,

3. Медианная фильтрация.

Варианты заданий

№ варианта	Номера методов
1	1(а) | 2(б)| 3(е)| 2(г)
2	1(б) | 2(а)| 3(д)| 2(в)
3	1(а) | 2(в)| 3(г)| 2(б)
4	1(б) | 2(г)| 3(в)| 2(а)
5	1(а) | 2(а)| 3(б)| 2(г)
6	1(б) | 2(б)| 3(а)| 3(е)
7	1(а) | 2(в)| 3(б)| 3(д)
8	1(б) | 2(г)| 3(в)| 3(г)
9	1(а) | 2(а)| 3(г)| 3(в)
10	1(б) | 2(б)| 3(д)| 3(б)

5. Отчет по практической работе

Отчет по практической работе должен соответствовать порядку выполнения работы, содержать конспект изученного материала и схемы алгоритмов согласно индивидуальному варианту.

5. Практическая работа №5. Методы сегментации изображения

   1. Цель работы

Изучение методов сегментации изображения.

2. Порядок выполнения работы

1. Изучить методы сегментации изображения.

2. Составить схемы алгоритмов методов сегментации изображения согласно индивидуальному заданию.

3. Теоретическая часть

Сегментацией изображения называют его разбиение на однородные по некоторым признакам (в частности, по яркости) области.

Сегментация изображения по уровню яркости наиболее часто осуществляется пороговыми операторами:

, (3.5)

, (3.6)

где – где сегментированное предоставление изображения;  – число интервалов значений яркости, каждому из которых соответствует однородная по яркости область в ; – набор упорядоченных по величине порогов.

Точки исходного изображения, яркости которых лежат в одном интервале, образуют класс однородности, идентифицируемый меткой .

При однопороговой обработке изображение преобразуется в бинарное, т.е. двухуровневое. Порог делит изображение на два класса: фон и объект. Точки изображения определяются как фон, а – как объект.