Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Podobne dokumenty
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Lokalne transformacje obrazów

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

dr inż. Tomasz Krzeszowski

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

Przetwarzanie obrazu

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Diagnostyka obrazowa

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Projekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Diagnostyka obrazowa

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej

Podstawy Przetwarzania Sygnałów

LABORATORIUM 3 ALGORYTMY OBLICZENIOWE W ELEKTRONICE I TELEKOMUNIKACJI. Wprowadzenie do środowiska Matlab

Filtracja w domenie przestrzeni

Filtracja liniowa (metody konwolucyjne, tzn. uwzględniające pewne otoczenie przetwarzanego piksla):

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZENIE 7. Splot liniowy i kołowy sygnałów

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University. Październik 2015

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.

WYDZIAŁ FIZYKI I INFORMATYKI STOSOWANEJ

Filtracja obrazów. w dziedzinie częstotliwości. w dziedzinie przestrzennej

Metody i analiza danych

Podstawowe operacje na macierzach

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Grafika komputerowa. Dr inż. Michał Kruk

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

Implementacja filtru Canny ego

utworz tworzącą w pamięci dynamicznej tablicę dwuwymiarową liczb rzeczywistych, a następnie zerującą jej wszystkie elementy,

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

WEKTORY I MACIERZE. Strona 1 z 11. Lekcja 7.

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 5

Politechnika Łódzka. Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej. Laboratorium cyfrowej techniki pomiarowej. Ćwiczenie 3

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

PROCESORY SYGNAŁOWE - LABORATORIUM. Ćwiczenie nr 04

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE WI-ET / IIT / ZTT. Instrukcja do zajęc laboratoryjnych nr 6 AUTOMATYKA

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych.

Elektronika i Telekomunikacja I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Transformata Fouriera i analiza spektralna

PRAKTYKA PRZETWARZANIA OBRAZU W PROGRAMIE MATLAB

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Rozpoznawanie obrazów

zna wybrane modele kolorów i metody transformacji między nimi zna podstawowe techniki filtracji liniowej, nieliniowej dla obrazów cyfrowych

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

KARTA PRZEDMIOTU. Techniki przetwarzania sygnałów, D1_3

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa TECHNIKI REGULACJI AUTOMATYCZNEJ

Wprowadzenie do programu Mathcad 15 cz. 1

04 Układy równań i rozkłady macierzy - Ćwiczenia. Przykład 1 A =

Zad. 3: Rotacje 2D. Demonstracja przykładu problemu skończonej reprezentacji binarnej liczb

Ćwiczenie 3. MatLab: Algebra liniowa. Rozwiązywanie układów liniowych

FILTRACJE W DZIEDZINIE CZĘSTOTLIWOŚCI

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów

Dyskretyzacja i kwantyzacja obrazów

Rys 1 Schemat modelu masa- sprężyna- tłumik

Adam Korzeniewski - p. 732 dr inż. Grzegorz Szwoch - p. 732 dr inż.

Zad. 3: Układ równań liniowych

Zad. 4: Rotacje 2D. 1 Cel ćwiczenia. 2 Program zajęć. 3 Opis zadania programowego

MATLAB - laboratorium nr 1 wektory i macierze

Obliczenia iteracyjne

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

Przetwarzanie obrazów

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Laboratorium EAM. Instrukcja obsługi programu Dopp Meter ver. 1.0

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Układy i Systemy Elektromedyczne

Konwersje napis <-> liczba Struktury, unie Scanf / printf Wskaźniki

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 11. Filtracja sygnałów wizyjnych

ANALIZA SYGNAŁÓ W JEDNÓWYMIARÓWYCH

OPROGRAMOWANIE DEFSIM2

Diagnostyka obrazowa

Wydział Elektryczny Katedra Telekomunikacji i Aparatury Elektronicznej

Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transform

Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013

WYKŁAD 3. Przykłady zmian w obrazie po zastosowaniu Uniwersalnego Operatora Punktowego

III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH

Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika

ANALIZA SEMANTYCZNA OBRAZU I DŹWIĘKU

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Transkrypt:

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Laboratorium EX Lokalne transformacje obrazów Joanna Ratajczak, Wrocław, 28 Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z własnościami lokalnych transformacji obrazu i ich wykorzystaniem do filtracji dolno i górnoprzepustowej. 2 Przykłady Filtrację dolnoprzepustową i górnoprzepustową można zrealizować operacją konwolucji zaimplementowaną w bloku (rys. ). Rodzaj i rząd filtracji zależy od macierzy konwolucji Rysunek : Blok wprowadzonej do parametru Matrix w oknie konfiguracyjnym bloku. Jawne postaci macierzy przydatnych w ćwiczeniu są podane w podrozdziale. W celu umożliwienia obsługi wartości ujemnych w wyniku działania operacji konwolucji wyjście bloku jest typu double. W związku z tym, tam gdzie jest to konieczne należy użyć bloku konwersji typu To uint8. Inny rodzaj filtracji dolnoprzepustowej może zostać osiągnięty poprzez zastosowanie bloku, którego wygląd oraz okno konfiguracyjne zawiera rysunek 2. Parametr Mask Size służy do wyboru rozmiaru okna filtru. Pierwsza wersja: 2 sierpnia 28 Ostatnia aktualizacja: 2 września 28

Filtracje dolnoprzepustowe znajdują zastosowanie między innymi przy usuwaniu szumów z obrazów. W celu wprowadzenia do obrazu szumu gausowskiego należy skorzystać z bloku (rys. 3). Działanie bloku polega na dodaniu do obrazu wejściowego szumu gausowskiego o wartości średniej określonej parametrem Mean i wariancji podanej parametrem Variance. Blok (rys. ) służy do wprowadzeniu do obrazu innego rodzaju szumu szumu impulsowego (typu Salt & Pepper ). Blok wprowadza do obrazu wejściowego w losowym Rysunek 2: Blok Rysunek 3: Blok Add Gaussian Noinse Rysunek : Blok 2

miejscu punkty o warości lub 255. Parametr Density pozwala regulować stopień zaszumienia. 3 Zadania do wykonania Należy stworzyć oddzielne projekty w środowisku Simulink dla poszczególnych zadań.. Dolnoprzepustowy filtr Gaussa Przeprowadzić dolnoprzepustową filtrację splotową dla różnych promieni otoczenia. Zaobserwować wyniki dla różnych rodzajów i intensywności zaszumienia. 2. Dolnoprzepustowy filtr medianowy Przeprowadzić dolnoprzzepustową filtrację medianową dla różnych promieni otoczenia. Zaobserwować wyniki dla obrazów wejściowych z poprzedniego ćwiczenia. Przeprowadzić analizę porównawczą obu filtrów dolnoprzepustowych (filtru Gaussa i filtru medianowego). 3. Filtry górnoprzepustowe Wykonać górnoprzepustowe filtracje splotowe dla wybranych (niezaszumionych) obrazów. Porównać wyniki dla różnych parametrów filtrów..*widma filtrów Wytworzyć i przeanaliozować widma lokalnych liniowych filtrów dolno i górnoprzepustowych. Zaobserwować wyniki przy różnych parametrach otoczeń. Uwagi pomocnicze Wybrane macierze konwolucji (jądra splotu) dla następujących filtracji: Gauss G k = Prewitt m ij i,j [ m... m k..... m k... m kk = N k Nk T dla, N 3 = [ 2, N5 = m ij i,j P x = [, P y = [, [ 6, N 7 = 6 5 2, 5 6 Sobel Laplace S xk = N k P T k, S yk = P k N T k, dla, P 3 = [, P5 = L = [, LU = 6 2 2 [ 2,, P 7 = 5 5, Poprawianie ostrości [ 5. Uwaga: Poprawne zrealizowanie wszystkich zadań wraz z zadaniem oznaczonym * jest warunkiem koniecznym ubiegania się o ocenę celującą (5.5) z niniejszego ćwiczenia. 3

W parametr Matrix w bloku można wpisywać wartości jako iloczyn odpowiednich wektorów stosując operator mnożenia * i operator transpozycji, pamiętając o oddzielaniu kolumn przecinkiem,, a wierszy średnikiem ; i zamykając odpowiednie wektory/macierze w nawiasy kwadratowe [. Przy analizowaniu działania filtrów górnoprzepustowych warto, poza obrazami rzeczywistymi, poddać działaniu filtrów obrazy wygenerowane przy pomocy bloku Generate Expression: Koło: (W-28).^2+(H-28).^2-5^2, Kwadrat: 255.*(W>=6).*(W<=92).*(H>=6).*(H<=92), i inne. W celu wytworzenia widma wybranego filtru należy poddać jego działaniu obraz testowy (delta Diraca). Obraz wynikowy należy następnie wprowadzić na wejście operacji transformaty Fouriera. Obraz testowy można otrzymać z bloku Generate Expression korzystając z formuły (W==28).*(H==28) dla filtrów górnoprzepustowych i z formuły 255.*(W==28).*(H==28) dla filtrów dolnoprzepustowych. Przydatne bloki można znaleźć w niżej podanych podgrupach biblioteki. CPOiS - Digital image and signal processing Sinks & Sources Image Source Image Viewer Generate Expression Spectrum Viewer General Comment Linear Transforms 2-D Fast Fourier Transform Filters Data Manipulation Introduce Noise Data Type Conversion To double To uint8

5 Pytania otwarte Jaka powinna być suma wszystkich elementów macierzy konwolucji? Czy jest to zależne od rodzaju filtru? Jakie są konsekwencje niespełnienia tego wymagania? Która filtracja dolnoprzepustowa radzi sobie lepiej z konkretnym typem zaszumienia? Które elementy obrazu są uwypuklane, a które wycinane przez filtrację dolnoprzepustową, a które przez górnoprzepustową? Jaka jest różnica pomiędzy działaniem filtru górnoprzepustowego oznaczonego indeksem x a filtrem oznaczonym indeksem y? Jeśli widoczne są prawe krawędzie to dlaczego nie widać lewych? Analogiczne pytanie można sformułować dla krawędzi górnych i dolnych. Jak można temu zaradzić? 6 Forma sprawozdania Sprawozdanie należy sporządzić analogicznie jak w ćwiczeniu EX, zamieniając w odpowiednich miejscach EX na EX. Proszę pamiętać o zapisaniu wszystkich niezbędnych plików we właściwym katalogu, który następnie należy odpowiednio spakować. Przed wysłaniem sprawozdania proszę upewnić się, że w obszarach roboczych wykonywanych modeli został dodany blok komentarza (Comment), w którym zostały zapisane dane osobowe oraz zwięzły opis spostrzeżeń oraz wnioski. 5