- •281 И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений"
- •Типы изображений
- •Бинарные изображения: геометрические характеристики
- •Бинарные изображения
- •Ориентация
- •Кодирование с переменной длиной
- •Сложные объекты
- •Локальные вычисления и итеративная модификация
- •Системы получения рентгенографических изображений
- •Получение изображений с помощью радиоизотопов
- •Ультразвуковая диагностика
- •Использование эффекта ядерного магнитного резонанса (ямр) для получения изображений
- •Пример обработки рентгеновских биомедицинских изображений с использованием системы matlab
- •1) Методы растяжения; 2) гистограммные методы; 3) ранговые методы; 4) разностные методы; 5) методы преобразования локальных контрастов.
- •Приложение. Программа, реализующая оценивания визуального качества изображений по одному из изложенных выше методов (формулы (2)-(6))
- •Обзор методов цифровой обработки изображений
- •Моделирование разностных методов в среде matlab
- •Обзор методов цифровой обработки изображений: Методы растяжения
- •Обзор методов цифровой обработки изображений: Методы гистограммных преобразований
- •Обзор методов цифровой обработки изображений: Метод преобразования локальных контрастов
- •Адаптивное повышение контрастности изображений
- •Использование функции протяженности гистограммы
- •Энтропия изображения
- •Использование среднеквадратического отклонения значений яркостей элементов окрестности в методах контрастирования изображений
- •Нелинейное растяжение локальных контрастов
- •Анализ некоторых характеристик локальных окрестностей
- •Статистическое определение локального контраста
- •Фильтрация изображений: Алгоритмы сглаживания изображений
- •Сглаживание для аддитивной модели
- •Сглаживание для модели импульсных помех
- •Увеличение детальности изображений
- •Обнаружение деталей и их границ
- •Применения ранговых алгоритмов
- •Фильтрация изображений: Обобщенная линейная фильтрация
- •Деконволюция
- •Предварительная обработка изображений
- •1. Бейтс р., Мак-Доннелл м. Восстановление и реконструкция изображений: Пер. С англ.- м.: Мир, 1989. - 336. 2. Bracewell r.N. The Fourier Transform and its Applications. - n.Y.: McGraw-Hill, 1978.
- •Расширение границ изображений. Сверхразрешение.
- •Реконструкция размытых изображений в matlab
- •Границы изображений: Края и их обнаружение
- •Дифференциальные операторы
- •Дискретные аппроксимации
- •Выделение и локализация края
- •Классификация по ближайшему соседу
- •Классификация по ближайшей центроиде
- •Автоматическое формирование кластера
- •Кодирование и сжатие изображений
- •Применение в сейсмологии
- •Применение в биологии Электрокардиография
- •Применение на транспорте Распознавание автомобилей
- •Распознавание самолетов
- •Imshow(he), title('h&e изображение');
- •Шаг 2: Вычисление выборки цветов в цветовом пространстве l*a*b* для каждой локальной области.
- •Imshow(sample_regions(:, :, 2)), title('Пример красной области');
- •Шаг 3: Классификация каждого пикселя с использованием принципа ближайшей окрестности.
- •Шаг 4: Отображение результатов классификации по ближайшей окрестности.
- •Шаг 5: Отображение значений 'a*' и 'b*' отмеченных цветов.
- •Шаг 4: Улучшение цветных изображений
- •Изображение 2: Применение линейных конформных преобразований.
- •Изображение 4: Применение проекционных преобразований.
- •Изображение 5: Применение полиномиальных преобразований.
- •Шаг 2: Исследование отображения изображений с помощью линий сетки, окружностей и т.П.
- •Шаг 3: Достижение специальных эффектов на результирующем изображении с помощь использования метода частичных масок.
- •Шаг 4: Повторение эффекта на разных изображениях
- •Шаг 1: Первичное преобразование изображений.
- •Шаг 4: Реализация методов с параметрами 'circular' и 'symmetric'.
- •Image Acquisition Toolbox, хранятся в виде mat-файла pendulum.Mat.
- •Гранулометрия
- •Параллельные лучи - реконструкция фантома головы на основании проекционных данных.
- •Веерные лучи - вычисление синтезированных проекций.
- •Xlabel('Веерный поворот угла (в градусах) ')
- •Веерные лучи - реконструкция фантома головы на основании проекционных данных.
- •Сегментация методом управляемого водораздела
- •Шаг 3: Маркировка объектов переднего плана.
- •Шаг 4: Вычисление маркеров фона.
- •Реконструкция изображений с использованием регуляризационного фильтра
- •Восстановление изображений с использованием метода Лаки-Ричардсона
- •Шаг 5: Обработка шумовой составляющей.
- •Шаг 8: Моделирование взвешенного массива (массив weight).
- •Шаг 9: Моделирование функции протяженности точки psf.
- •Некоторые подходы к улучшению визуального качества изображений с затемненными участками.
- •Шаг 3. Арифметические операции с изображениями.
- •Шаг 4. Растяжение динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения.
- •Реализация некоторых методов видоизменения гистограмм в системе Matlab
- •Шаг 3: Экспоненциальное преобразование гистограммы.
- •Шаг 4: Преобразование гистограммы по закону Рэлея.
- •Шаг 5: Преобразование гистограммы по закону степени .
- •Шаг 6: Гиперболическое преобразование гистограммы.
- •Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения импульсного шума.
- •Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием операции сглаживания.
- •Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.
- •Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.
Шаг 1: Первичное преобразование изображений.
В двумерном случае, при создании обивочных материалов на основе изображений, преобразования заключаются в трансформации исходной пары координат [u v] в пару результирующих координат [x y]. Это можно представить в таком виде
x=u+a*v y=v |
(1) |
где
является
константой.
В отдельных случаях применяют аффинные преобразования, которые можно записать так как
[ x y 1 ]=[ u v 1 ]*[ 1 0 0 a 1 0 0 0 1] |
(2) |
Значения x и y определяются из выражения 1.
Приняв,
что
,
создадим структуру аффинных преобразований
с использованием функции maketform.
a=0.45;
T=maketform('affine', [1 0 0; a 1 0; 0 0 1] );
Теперь необходимо выбрать, считать и просмотреть изображение,
которое будет использоваться при преобразованиях.
A=imread('football.jpg');
h1=figure; imshow(A); title('Исходное изображение');
Выберем фон, на котором будет размещено это изображение, например, оранжевый. orange=[255 127 0]'; Считаем и используем параметр T для преобразования данных в A. Эти преобразования можно представить следующим образом: B=imtransform(A, T, 'cubic', 'FillValues', orange); При проведении подобного рода преобразований используют кубическую интерполяцию вдоль строк и столбцов. В данном случае, взамен этой интерполяции, будет использоваться интерполяция по ближайшей окрестности. При этом для формирования результата применяется функция imtransform. R=makeresampler({'cubic', 'nearest'}, 'fill'); B=imtransform(A, T, R, 'FillValues', orange); h2=figure; imshow(B);
Шаг 2: Исследование преобразований.
Проведение преобразований сетки из линий и массива окружностей с использованием функции tformfwd является одним из путей осмысленного понимания трансформаций данного вида.
Скрипт ipex001 формирует сетку из линий, наложенную на исходное изображение и отображает на нем. Этот программный продукт содержится в /toolbox/images/imdemos/ipex001.m.
ipex001
Скрипт ipex002 реализует ту же процедуру, только с использованием окружностей. Этот программный продукт содержится в /toolbox/images/imdemos/ipex002.m.
ipex002
Шаг 3: Сравнительный анализ различных методов.
При реализации технологии вырезания изображений, функция imtransform заполняет оранжевыми треугольниками места, где нет данных. Известно пять модификаций рассматриваемого метода. При этом используется пять различных параметров ('fill', 'replicate', 'bound', 'circular' и 'symmetric'). Проведем сравнительный анализ первых трех параметров.
Первая опция 'fill' вместе с опциями 'XData' и 'YData' используется в функции imtransform для принудительной установки фона вокруг изображения.
Bf=imtransform(A, T, makeresampler({'cubic', 'nearest'},...
'fill'), 'XData', [-49 500], 'YData', ...
[-49 400], 'FillValues', orange);
figure, imshow(Bf);
title('Pad Method=''fill''');
При использовании второй опции 'replicate' нет необходимости в заполнении пространства вокруг исходного изображения.
Br=imtransform(A, T, makeresampler({'cubic', 'nearest'}, ...
'replicate'), 'XData', [-49 500], 'YData', ...
[-49 400]);
figure, imshow(Br);
title('Pad Method=''replicate''');
Теперь рассмотрим применение третьей опции 'bound'.
Bb=imtransform(A, T, makeresampler({'cubic', 'nearest'}, ...
'bound'), 'XData', [-49 500], 'YData', ...
[-49 400], 'FillValues', orange);
figure, imshow(Bb);
title('Pad Method=''bound''');
Результаты обработки исходного изображения с помощью исследуемого метода при установке опций 'fill' и 'bound' являются очень похожими. Разница состоит в том, что при использовании опции 'bound' при обработке используется кубическая интерполяция и результирующее изображение получается немного размытым. Рассмотрим этот момент более детально и проанализируем результаты обработки с использованием двух опций ('fill' и 'bound') на элементном уровне.
Cf=imtransform(A, T, makeresampler({'cubic', 'nearest'}, ...
'fill'), 'XData', [423 439], 'YData', ...
[245 260], 'FillValues', orange);
Cb=imtransform(A, T, makeresampler({'cubic', 'nearest'}, ...
'bound'), 'XData', [423 439], 'YData', ...
[245 260], 'FillValues', orange);
Cf=imresize(Cf, 12, 'nearest');
Cb=imresize(Cb, 12, 'nearest');
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(Cf); title('Pad Method=''fill''');
subplot(1, 2, 2); imshow(Cb); title('Pad Method=''bound''');
