Методические указания по выполнению лабораторных работ по курсам (стр. 2 из 4)
Среди набора изображений есть 2 вида графических файлов.
Файлы, в название которых входит слово «etalon» содержат эталонные изображения объектов. Остальные файлы содержат искаженные образы объектов, которые необходимо, отфильтровать, оконтурить, вычислить признаки объекта и распознать, сравнивая с эталонами.
Сначала пользователь должен выбрать изображение, которое не является эталоном.
Задание
1. Запустить файл программы Lab1filter.exe .
2. Используя меню Fail/Open выбрать файл с изображением формата BMP.
3. Переходим от цветного изображения к полутоновому, активизируя опцию Серый.
4. Во вкладке Фильтры выбрать необходимый фильтр. Фильтрация будет проведена автоматически. При желании отфильтрованный файл можно сохранить на диск, используя меню Fail/Сохранить.
5. Каждый файл с изображением обработать всеми возможными фильтрами. При этом необходимо сравнить результаты и сделать вывод об эффективности, достоинствах и недостатках каждого метода фильтрации. Для того чтобы привести изображение к исходному виду без повторного его открытия через меню Fail/Open, необходимо нажать кнопку меню Обновить.
Содержание отчёта
1. Название работы.
2. Цель работы.
3. Задание.
4. В отчете следует отразить эффективность действия каждого фильтра на каждое изображение, а также выписать фильтры, которые позволяют лучше всего подавить помеху для соответствующего изображения.
Контрольные вопросы
1. Поясните особенности усредняющей фильтрации.
2. Что такое медианный фильтр?
3. Объясните методику проведения машинных экспериментов.
Примечание. Типы используемых фильтров
Фильтры 1 и 2 - усредняющие 4-связные соответственно без учета и с учётом центрального пиксела.
Фильтры 3 и 4 - усредняющие 8-связные соответственно без учета и с учётом центрального пиксела.
Фильтр 5 - усредняющий 8-связный с порогом фильтрации без учета центрального пиксела.
Фильтры 6 и 7 – медианные соответственно 8- и 4-связные с учетом центрального пиксела.
Фильтр 8- медианный фильтр в виде креста 5*5 с учетом центрального пиксела.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2
Оконтуривание изображений
Цель работы: ознакомление с некоторыми существующими методами выделения границ и оконтуривания изображений; исследование целесообразности выбора методов оконтуривания в зависимости от конкретного изображения.
Время выполнения работы: 4 учебных часа.
Теоретическая часть
Перепады яркости на изображении, как правило, заключают в себе важнейшую информацию о наблюдаемой сцене. Именно с их помощью выполняется разделение объектов друг от друга, а также обнаружение различных элементов одного объекта – ребер, граней, отверстий и т.п.
Для более быстрого процесса обработки цветное изображение переводят в полутоновое. При этом качество обработки изображения в некоторых случаях может улучшаться.
Перепады яркости обычно отделяют друг от друга две области изображения с различной яркостью. Схематичное изображение одномерного перепада представлено на рис. 1.
Q h
xx0
Рис.1
Одномерный перепад характеризуется высотой h, крутизной склона Q и координатой центра x0.
Идеальный детектор перепада должен указывать наличие перепадов в единственной точке, расположенной строго в центре склона.
Исходное изображение (массив F(j,k)) подвергается обработке, направленной на усиление перепадов яркости, т.е. контрастированию. В результате формируется массив G(j,k). Контрастное изображение за счет порогового ограничения преобразуется в бинарное изображение E(j,k), каждый единичный пиксел которого соответствует точке перепада яркости.
Выбор порога оказывает существенное влияние на качество алгоритмов выделения перепада. При высоком уровне порога могут быть потеряны малоконтрастные элементы контура изображения, при низком, наоборот, появятся перепады, которые приведут к ложным контурам.
Широкое распространение получили методы контрастирования, использующие нелинейные комбинации значений яркости элементов изображения. В ряду наиболее известных нелинейных операторов находятся операторы Робертса и Собеля.
 |
Оператор Робертса GR использует окно 2*2. Дифференцирование по Робертсу выполняется согласно формуле:
Оператор Собеля использует окно 3*3, элементы которого показаны на рис.2
| A0 | A1 | A2 |
| A7 | F(j,k) | A3 |
| A6 | A5 | A4 |
Рис.2
Вычисления проводятся по формуле:
 |
В данном лабораторном комплексе реализован алгоритм оконтуривания изображения, работающий по следующей схеме:
если после контрастирования разность значений яркости элементов А7 и А3 или А1 и А5 рисунка 3 превышает заданный порог S,то значение центрального пиксела устанавливается черным, иначе - белым.
На практике, границы объектов на изображении довольно размыты для того, чтобы качественно провести оконтуривания. Для повышения качества оконтуривания можно уменьшить масштаб изображения. В данной лабораторном комплексе он уменьшается в 2 раза. Этим достигается то, что на переход от одной области к другой затрачивается в 2 раза меньше пикселов, следовательно граница объекта получается более четкой и качественной. Плюс к этому уменьшается в 2 раза время оконтуривания.
В данном практикуме уменьшение масштаба выполняется двумя способами.
В первом случае каждый второй пиксел исходного изображения попросту не принимается во внимание, то есть пропускается.
Во втором случае один пиксел уменьшенного изображение является результатом усреднения по яркости четырех соседних друг с другом пикселов исходного изображения.
Задание
1. Запустить файл программы Labfilter1.exe .
2. Используя меню Fail/Open выбрать файл с отфильтрованным изображением.
3. Используя вкладку Контраст, провести выделение контура изображения. С помощью вкладки Масштаб уменьшить масштаб изображения двумя представленными способами.
Содержание отчета
1. Название работы.
2. Цель работы.
3. Задание.
4. Контуры изображений, полученные различными способами, и соответствующие им отфильтрованные изображения.
Контрольные вопросы
1. Что такое нелинейный оператор Робертса?
2. Пояснить суть оператора Собеля.
3. Что дает изменение масштаба изображения?
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3
Нахождение признаков изображения объекта
Цель работы: ознакомление с одним из методов поиска признаков изображения объекта, заданного в форме многоугольника.
Время выполнения работы :4 учебных часа.
Теоретическая часть
В предыдущих лабораторных работах Вы познакомились с такими предварительными этапами обработки изображения, как фильтрация и оконтуривание.
В данной лабораторной работе переходим к одному из основных этапов обработки изображений – выделение характреристических признаков объекта.
За характеристические признаки объекта обычно принимают величины углов фигуры и длины их сторон (для многогранников) и значения радиуса для дуг окружностей.
Для деталей сложной формы, имеющих технологические отверстия, характерными признаками также являются расстояния от центра отверстий до некоторых углов детали.
Вообще, могут учитываться такие параметры объектов, как периметр и площадь.
Существуют несколько различных методов поиска характеристических признаков объекта. В данной работе в качестве признаков изображения объекта, заданного в форме многоугольника, используются его углы и стороны. Для поиска углов используется метод «пересекающихся прямых».
В основу данного метода положен контроль изменения угла между двумя смежными линиями, движущимися по контуру фигуры. На рис.1 приведена иллюстрация этой идеи.
 |
Рис.1
Две линии соединены между собой в центральной точке CenterPos и движутся по контуру фигуры, причем все три точки 1, CenterPos и 2 всегда лежат на контуре фигуры.
Отрезки должны двигаться по часовой стрелке по контуру. Поэтому возникла задача обеспечения движения всех трех точек 1, CenterPos и 2 одновременно в одну сторону. Это значит, что перед началом движения отрезков необходимо найти на контуре пикселы, смежные с точками 1, CenterPos и 2, движение по которым приведет к разнонаправленному перемещению линий (назовем их «запрещенными»), и запретить движение отрезков по ним. Этим самым обеспечивается однонаправленность движения отрезков. В процессе движения по контуру на каждом шаге ведется просчет угла А между двумя отрезками. При этом наблюдается закономерность: при приближении отрезков к углу фигуры угол между отрезками начинает уменьшаться, а после прохода угла фигуры – увеличивается. На прямых сторонах фигуры угол A остается относительно стабильным и приближается к 180 градусам.
Таким образом, по изменению угла А можно зафиксировать наличие угла на контуре. Угол будет зафиксирован, когда значение А будет иметь минимальное значение.