3739 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ ПАКЕТА IMAGE PROCESSING TOOLBOX

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время большое внимание уделяется проблемам обработки  визуальной информации с помощью различных вычислительных устройств. Это обусловлено многообразием практических задач, возникающих в различных областях науки и техники и требующих для своего решения анализа визуальной информации в видимом, инфракрасном и других диапазонах спектра. Необходимость в обработке и анализе изображений возникает в системах навигации по картам местности, полученным с помощью аэрофотосъемки, при дистанционном управлении движущимися объектами, при обработке изображений земной поверхности, полученных с космических спутников, в системах обнаружения и сопровождения наземных или воздушных движущихся объектов.

С теоретическими подходами к решению задач обработки изображений и практическими методами их реализации студенты специальности 210100 “Управление и информатика в технических системах” знакомятся при изучении дисциплины “Обработка изображений в системах управления”. Составной частью этой дисциплины является цикл лабораторных работ, при выполнении которого студенты закрепляют полученные теоретические знания.  Настоящие методические указания призваны им в этом помочь.

Методические указания содержат описание четырех лабораторных работ. В первой лабораторной работе студенты изучают отдельные команды пакета IMAGE PROCESSING TOOLBOX в среде системы MATLAB 6.5. Во второй работе исследуются методы фильтрации и реставрации изображений. Для этого используются готовые программы, в которые студенты по ходу выполнения работы должны вносить небольшие изменения. Третья и четвертая работы выполняются в специально разработанных средах и акцент в них делается на изучение методов сегментации и корреляционных алгоритмов определения координат объектов.

Описание первой работы составлено доцентом Боханом К.А. и доцентом Селяевым А.А. Для выполнения второй работы используются три программы, разработанные программистом Катаевым А.А. Описание этой работы составлено доцентом Муравьевым С.И. Программа третьей лабораторной работы разработана аспирантом Балашовым О.Е. Описание этой работы составлено программистом Муравьевым В.С. Программа четвертой лабораторной работы и ее описание разработаны аспирантом Стротовым В.В. Общее редактирование цикла лабораторных работ осуществлялось профессором Алпатовым Б.А.

 

 

 

 

 

 

 

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1

ИЗУЧЕНИЕ ОСНОВНЫХ КОМАНД

ПАКЕТА IMAGE PROCESSING TOOLBOX

ДЛЯ РАБОТЫ С ИЗОБРАЖЕНИЯМИ

 

1. Цель работы

Целью работы является изучение пакета прикладных программ Image Processing Toolbox, входящего в состав среды имитационного моделирования Matlab. Пакет включает в себя более 100 функций, реализующих наиболее часто встречающиеся методы обработки изображений.

 

2. Формы представления изображений

Каждое изображение может храниться в файле либо в виде набора описаний графических примитивов (круги, линии, квадраты, треугольники и т.д.) – векторного представления, либо в виде некоторого двумерного массива, в каждой ячейке которого записано описание цвета отображаемой точки – растрового представления.

Растровые изображения могут быть:

¨                  бинарными – яркость в каждой точке может принимать только два значения: 0 (черный цвет) и 1 (белый цвет);

¨                  полутоновыми – яркость в каждой точке может принимать значение только из допустимого диапазона интенсивностей. Чаще всего используется представление яркости, при котором на каждую точку отводится 8 бит, то есть доступными для отображения оказываются 256 градаций серого в интервале от 0 (черный цвет) до 255 (белый цвет);

¨                  палитровыми – в каждой ячейке матрицы изображения записаны ссылки на поля некоторой таблицы цветов, называемой палитрой;

¨                  полноцветными – цвет каждой точки описывается непосредственно значением интенсивности яркости в каждом из цветовых каналов (например, RGB представление).

В системе Matlab, если это не оговорено отдельно, все изображения представляются в виде массивов с элементами либо типа double, либо типа uint8. В типе double под каждый элемент массива, а следовательно, под описание каждого пикселя изображения, отводится 8 байт. В этом случае значение яркости пикселя представляется дробным числом в диапазоне от 0 до 1. В типе uint8 под каждый элемент массива отводится 1 байт и его значение представляется целым числом в диапазоне от 0 до 255.

Если в процессе работы необходимо осуществить явное преобразование изображения, то для перевода представления изображений из типа double в тип uint8 и обратно используются функции im2uint8 и im2double соответственно. При этом осуществляется приведение значений пикселей к требуемому диапазону.

Пример

%считываем изображение из файла и преобразуем

%его к типу double

im = im2double(imread('my_image.bmp'));

 

Системой Matlab версии 6.5 поддерживаются следующие форматы графических файлов:

¨                  BMP (Microsoft Windows Bitmap);

¨                  CUR (Microsoft Windows Cursor resource);

¨                  GIF (Graphics Interchange Format);

¨                  HDF (Hierarchical Data Format);

¨                  ICO (Windows Icon resource);

¨                  JPEG (Joint Photographic Experts Group);

¨                  PBM (Portable Bitmap);

¨                  PCX (Windows Paintbrush);

¨                  PGM (Portable Graymap);

¨                  PNG (Portable Network Graphics);

¨                  PPM (Portable Pixmap);

¨                  RAS (Sun Raster image);

¨                  TIFF (Tagged Image File Format);

¨                  XWD (X Window Dump).

 

3. Основные команды пакета Image Processing Toolbox