Русский   English
ДонНТУ   Портал магістрів

Реферат за темою випускної роботи

Зміст

Вступ

В останні роки значно зріс інтерес до електронних, цифрових і оптичним методам обробки зображень з метою підвищення їх якості. Широке висвітлення отримали роботи, пов'язані з космічними і біомедичних дослідженнями. [1, 2, 3].

Для поліпшення зображень використовується комплекс операцій, покликаних поліпшити сприйняття зображення [3] спостерігачем (наприклад, при збільшенні розміру зображення відбувається зміна розмірності матриці і з'являються помилкові контури) або ж перетворити його в інше зображення, більш зручне для машинної обробки.

Процедура поліпшення зображення зводиться до виконання комплексу операцій з метою або поліпшення візуального сприйняття зображення, або перетворення його в форму, більш зручну для візуального або машинного аналізу.

Однак, слід зазначити невизначеність загальної теорії поліпшення зображень. Це пояснюється не виробленим загальноприйнятим стандартом якості зображення.

1. Актуальність теми

Цифрова обробка зображень знаходить широке застосування майже в абсолютно всіх сферах індустрії. Найчастіше її застосування дає можливість виходити в високоякісно новітній науково-технічний рівень виробництва. При цьому найбільш складними тут є питання, пов'язані з автоматичним вилученням з зображення і інтерпретацією інформації, що є основою для прийняття рішень в процесі управління виробничими процесами.

2. Мета дослідження

Метою дослідження є підвищення якості зображення.

Для досягнення поставлених цілей необхідно вирішити наступні завдання: :

  1. виконати аналіз існуючих систем;
  2. виконати математичну постановку задачі;
  3. проаналізувати можливі методи вирішення;
  4. розробити модель і алгоритм вирішення задачі;
  5. провести експериментальні дослідження розробленої моделі;
  6. обробити і проаналізувати отримані первинні результати.

3.Процеси формування цифрових зображень

Більшість формують систем в першому наближенні можна розглядати як лінійні і інваріантні до зсуву. Зображення, формовані такими системами, зазнають лінійні просторово-інваріантні спотворення, які характеризуються тим, що механізм їх виникнення один і той же для всіх точок (x, y).Лінійні спотворення проявляються в ослабленні верхніх частот вихідного зображення. Візуально це призводить до погіршення його різкості. В процесі запису зображення спотворюються також шумами, присутніми в будь-якому реальному фізичному пристрої. У ряді практично важливих випадків шум можна вважати адитивним і незалежних від вихідного зображення.[9]

З урахуванням вищевикладеного бачимо нерізке зображення.

Проблеми виникають, тому що цифрові зображення зберігають картинку в дискретних одиницях: пікселях. Будь-яка спроба збільшити зображення відповідно збільшує ці пікселі.

Взявши за основу зображення, зроблене раніше цифровою відеокамерою з обмеженим розміром матриці, перерахувавши кількість пікселів, інтерполіруя їх для поліпшення якості. Інтерполяція зображень працює в двох вимірах і намагається досягти найкращого наближення в кольорі і яскравості пікселя, грунтуючись на значеннях оточуючих пікселів.

4. Процес інтерполяції

Інтерполіруя зображення по горизонталі, по вертикалі і використовуючи діагональний інтерполювання, присвоюємо отримані значення нової матриці. В результаті чого, отримуємо нову (змінену) матрицю з меншим кроком дискретизації і великою кількістю пікселів.

Перерахунок

Малюнок 1 – Перерахунок кількості пікселів. Крок дискретизації.

Інтерполяція

Малюнок 2 – Інтерполяція матриці вихідного зображення з метою формування нової матриці покращення зображення більшого формату.(А) - інтерполяція по вертикалі і горизонталі, б) - діагональна інтерполяція, в) - вихідне зображення).

5. Процедура - математично

Математично дана процедура процедура виглядає наступним чином:

Для горизонтальної інтерполяції :

Формула 1

(1)

Для вертикальної інтерполяції:

Формула 2

(2)

Для діагональної інтерполяції:

Формула 3

(3)

Для отримання фізично природного результату, нам потрібно змінити формули:

Для горизонтальної інтерполяції :

Формула 4

(4)

Для вертикальної інтерполяції:

Формула 5

(5)

Для діагональної інтерполяції:

Формула 6

(6)

При збільшенні масштабу зображення, видно, що зображення стає менш чітким, пікселі зливаються, перетворюючи в квадратну матрицю. Що є причиною спотворення зображення.

Відповідно, знаючи вихідну матрицю і місце положення кожного пікселя, змінюючи масштаб візуалізації зображення, можна істотно поліпшити якість зображення. Кожен піксель вихідної матриці зображення, необхідно представити (після зазначеної вище інтерполяції сусідніх пікселів) в матриці більшої розмірності (адекватної вихідного зображення), але з великими геометричними дозволами.Для поліпшення якості зображення необхідно, щоб крок дискретизації поліпшується зображення шляхом інтерполяції значень сусідніх пікселів був меншим, ніж у вихідній матриці. Тобто розрядність для дискретного представлення координат пікселя (х, у) повинна бути великою (велика розрядність, забезпечить меншу величину кроку).

6. Контрастність

Для підвищення контрастності вихідного цифрового зображення матриці (m, n) при збільшенні геометричних розмірів в 2-а рази оброблюваного зображення (малюнок 3), має бути представлено матрицею (2m, 2, n).

Контрастность.

Малюнок 3 – Підвищення контрастності.[3]

Для зменшення похибки шуму квантування згідно [ 3 ] (малюнок 4) при збільшенні геометричних розмірів цифрового зображення необхідно сформувати значення ще 4-х пікселів, сусідніх елементів матриці по відношенню до вихідної.

Контрастність.

Малюнок 4 – Спеціальні перетворення контрасту.а - звернене контрастне масштабування; б-пилкоподібна контрастне масштабування; в- яскравість зрізу. [ 3 ].

У джерелі [ 1 ] викладається метод формування значень обробленого зображення (де значення пікселя визначається інтегралом згортки).

Висновки

У магістерській роботі вирішується актуальна науково-технічна задача, яка присвячена поліпшенню якості цифрового зображення. Розглянуто алгоритми перетворення початково цифрового (матричного) зображення в зображення більшого розміру. З метою підвищення роздільної здатності зображення. Реалізуються алгоритми формування нових елементів матриці більшої розмірності, шляхом збільшення розмірності вихідний матриці (за рахунок інтерполяції сусідніх пікселів).

Формування нових значень контрастності і яскравості, нових елементів матриці сусідніх з вихідними відбуваються шляхом дискретної згортки двох функцій.

При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: червень 2018 року. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Перелік посилань

  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений.- Москва: Техносфера, 2005.- 1072с.
  2. Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А.Цифровая обработа изображений в информационных системах: Учебное пособие.- Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2000. - 168.
  3. Прэт Э. Цифровая обработка изображений: В 2-х книгах, Пер. с англ,- М.: Мир, 1982.
  4. Суранов А. Я. LabVIEW 8.20: Справочник по функциям. – М.: ДМК Пресс, 2007. – 536 с.
  5. Романюк О.Н., Обідник М.Д. Один із підходів до підвищення швидкодії зафарбування. Наукові праці ДонНТУ випуск 21 (183) -116.
  6. Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов, В.А. Князь, А.Н. Ходорев, А.В. Моржин. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision - М. ДМК Пресс. 2007.- 464 с.
  7. Грузман И. С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие. / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых, Г. И. Перетягин, А. А. Спектор. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. – 168 с.
  8. Фурман Я. А. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. / Я. А. Фурман, А. Н. Юрьев, В. В. Яншин. – Красноярск: Изд-во Краснояр. ун-та, 1992. – 248 с.
  9. Богнер Р., Введение в цифровую фильтрацию. / Р. Богнер, А. Константинидис. – Москва.: Мир, 1976. – 216 с.
  10. J.F. Asmus, et al., «Computer enhancement of the Mona Lisa,» Perspectives in Computing, vol. 7, pp. 11-22 (1987).