Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT

Transkrypt

1 3-1 Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT Grupa BD2,TC1, Zespół 2 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych Ćwiczenie nr3 Temat: Operacje sąsiedztwa wygładzanie i wyostrzanie obrazu Punkty uzyskane przez osoby w zespole Zadanie 1 Imię Nazwisko Szlachetka Piotr Imię Nazwisko Niedzielski Jakub Zadanie 2 Zadanie 3 Zadanie 4 Zadanie 5 Zadanie 6 Przygotowanie do ćwiczenia Suma punktów Data złożenia sprawozdania Warszawa 2016/2017

2 3-2 Ćwiczenie 1 1. Obraz oryginalny Histogram oryginalnego obrazu: Profil liniowy oryginalnego obrazu: Bitmapa fragmentu oryginalnego obrazu:

3 3-3 Powiększony fragment obrazu oryginalnego: 2. Wygładzanie konwolucyjne LoPass: Ustawienia:

4 3-4 Obraz po wygładzaniu i oryginalny Histogram po wygładzaniu: Profil liniowy po wygładzaniu:

5 3-5 Bitmapa po wygładzaniu: Powiększony fragment obrazu po wygładzaniu: Wnioski: Po użyciu wygładzania oznakowanie obrazu stało się nieczytelne i praktycznie niewidoczne. Krawędzie obrazu straciły ostrość, a sam obiekt stał się rozmyty. Szumy na obraz się zmniejszyły. 3. Wygładzanie konwolucyjne Gauss Ustawienia:

6 3-6 Obraz po wygładzaniu i oryginalny Histogram po wygładzaniu: Profil liniowy po wygładzaniu:

7 3-7 Bitmapa po wygładzaniu: Powiększony fragment obrazu po wygładzaniu: Wnioski: Tak jak w przypadku wygładzania z użyciem opcji LoPass oznakowanie stało się prawie całkowicie nieczytelne. Krawędzie zostały rozmyte. Co widać obraz po rozyciu LoPass posiada więcej jasnych pikseli. Szumy na obraz się zmniejszyły.

8 Wygładzanie medianowe Ustawienia: Obraz po wygładzaniu i oryginalny Histogram po wygładzaniu medianowym: Profil liniowy po wygładzaniu medianowych:

9 3-9 Bitmapa po wygładzaniu medianowym: Powiększenie fragmentu obrazu po wygładzaniu medianowym: Wnioski: Po wygładzaniu medianowym obraz stracił znacznie na czytelności, krawędzie zostały bardzo mocno rozmyte oraz oznakowanie obrazu jest całkiem nieczytelne. Obiekt na obrazie stacił na szczegółowości. Na powiększeniu widać, jak piksele zaczęły się zlewać w większe grupy o podobnym poziomie jasności. Szumy na obraz się zmniejszyły.

10 Wyostrzanie HiPass Ustawienia: Obraz oryginalny i obraz wyostrzony przy użyciu opcji HiPass Histogram wyostrzonego obrazu:

11 3-11 Profil liniowy wyostrzonego obrazu: Bitmapa wyostorzonego obrazu: Powiększenie fragmentu wyostrzonego obrazu: Wnioski: Obraz uległ znaczenemu wyostrzeniu. Krawędzie są lepiej widoczone. Na hisogramie widać znazną różnicę pomiędzy obrazem oryginalnym, a wyostrzonym. Piksele o średnim poziomie jasności stały się jaśniejsze. Szum wzrósł znacząco. Oznakowanie obrazu jest dokładnie widoczne i czytelne nawet w powiększeniu 1600%.

12 Wyostrzanie HiGauss Ustawienia: Obraz oryginalny i obraz wyostrzony przy użyciu opcji HiGauss Histogram wyostrzonego obrazu:

13 3-13 Profil liniowy wyostrzonego obrazu: Bitmapa wyostrzonego obrazu: Powiększenie fragmentu wyostrzonego obrazu: Wnioski: W przeciwieństwie do wyostrzania przy użyciu opcji HiPass hisogramy wyostrzymy przy użycu opcji HiGauss pokazuje że jest więcej ciemnych pikseli, a szumy nie są tak duże. Krawędzie są ostre i wyraźne, dotyczy to samego obiektu jak i oznakowania.

14 Wyostrzanie Laplace Ustawienia: Porównaine obrazu oryginalnego i wyostrzonego Laplace: Histogram wyostrzonego obrazu:

15 3-15 Profil liniowy wyostrzonego obrazu: Bitmapa wyostrzonego obrazu: Powiększenie fragmentu wyostrzonego obrazu: Wnioski: Po wyostrzeniu Lapace, obraz diametralnie się zmienił. Piksele jasne obiektu oraz tła zostały zastąpione przez ciemne i odwrotnie. Krawędzie są ostre. Szum jest bardzo widoczny. Historam pokazuje że pikseli jasnych jest bardzo mało.

16 Wyostrzanie Horizontal Ustawienia: Porównanie obrazu oryginalnego i wyostrzonego: Histogram obrazu wyostorznego

17 3-17 Profil liniowy obrazu wyostorznego Bitmapa obrazu wyostorznego Powiększenie fragment obrazu wyostrzonego: Wnioski: Po użcyiu wyostrzania Horizontal, obraz stał się ciemny oraz obiekt stał się słabiej widoczny. Jak przy wyostrzaniu Laplace pikele jasne stały się ciemne i odwrotnie. Szumy są mniejsze niż w przypadku wyostrzania Laplace.

18 Wysotrzenie Vertical Ustawienia: Porównanie obrazu oryginalnego i wyostrzonego: Histogram obrazu wyostorznego

19 3-19 Profil liniowy obrazu wyostorznego Bitmapa obrazu wyostorznego Powiększenie fragment obrazu wyostrzonego: Wnioski: Po użcyiu wyostrzania Vertical, obraz stał się ciemny oraz obiekt stał się słabiej widoczny. Jak przy wyostrzaniu Laplace pikele jasne stały się ciemne i odwrotnie. Szumy są mniejsze niż w przypadku wyostrzania Laplace. Efekt podobny jak podczas wyostrznia Horizontal, z tym że różnice widać najbardziej podczas analizy zmiany w oznakowaniu.

20 Maska własna Ustawienia: Porównanie obrazu oryginalnego I obrazu po użyciu własnej maski: Histogram:

21 3-21 Profil liniowy: Bitmapa: Powiększenie fragmentu obrazu: Wnioski: Obraz stał się jaśniejszy i mniej czytelny. Szumy są na podobym poziomie jak w przypadku oryginalnego obrazu. Krawędzie są mniej ostre.

22 3-22 Ćwiczenie 2 Obraz i Histogram początkowy. Modyfikacje: Wyostrzenie: I histogram po wyostrzeniu.

23 3-23 Widać dokładnie na histogramie, że jego wysokość się zmniejszyła, nie ma dużego rostrzału wartość, a histogram jest bardziej równy. Ćwiczenie 3 Obraz oryginalny:

24 3-24 Obraz po wygładzeniu w narzędziu Corel Photo Paint: Wygładzony obraz po wyostrzeniu w Corel Photo Paint:

25 3-25 Ćwiczenie 4 Utworzono obraz 50x50 z inicjałami zespołu. I następnie wykonano operacje wygładzania. Poniżej mapa pikseli obrazu w programie excel bez zadnych modyfikacji. Natomiast teraz mapa po operacji wygładzania.

26 3-26 Na mapie po wygladzaniu wyrazie widzimy różnicę w miejscu gdzie znajdują się krawędzie obiektów, w tym przypadku inicjałów. Teraz dokonujemy operacji wyostrzenia według klucza. Obraz stał się ledwie widoczny, więcej będzie widać na mapie w programie excel.

27 3-27 Poniżej mapa po wyostrzeniu. Po wyostrzeniu zmiany nastąpiły prawie w całym obrazie z wyjątkiem krawędzi Wykonano również import z programu excel, jednak nie zauważono zmian. Wykonano wygladzanie mediano 5x5.

28 3-28 Widać wyraźne powiekszenie obiektu, poniżej mapa w programie excel. Podobnie jak przy poprzednim wygładzaniu, przy 5x5 widać zmiany w obrębie obiektów.