Цифровая обработка изображения

Цель работы:

Сформировать навыки по преобразованию яркости полутоновых изображений.

Задание:

1. Загрузить в рабочее пространство MATLAB полноцветное изображение, преобразовать его в полутоновое формата double. С помощью функции whos убедиться в правильности произведенных преобразований

1. Сформировать с помощью матричных операций негативное изображение, а также получить изображения с преобразованной яркостью при различных значениях входных порогов и параметра gamma функции imadjust. Выбрать такие параметры функции imadjust, которые, на наш взгляд, обеспечивают получение наиболее качественного изображения.

1. Загрузить рентгеновское изображение грудной клетки человека, полученное с помощью ЯМР-томографа. На основе применения методов степенного преобразования яркости (гамма-коррекция) сформировать изображение с большей контрастностью, выбор оптимальных параметров гамма-коррекции осуществляется на основе визуального контроля.

1. Построить гистограммы для данного изображения.

1. Выполнить процедуру эквализации гистограммы для данного изображения. Построить гистограммы эквализованных изображений и сравнить их с исходными гистограммами. Сравнить метод эквализации гистограммы с рассмотренными ранее методами градационного преобразования яркости. Сделать выводы о полученных результатах

Выполнение задания:

1. Присвоить изображение матричной переменной f[pic 1]

1. Определить с помощью функции whos информацию о массиве f[pic 2]
2. Определить с помощью функции whos информацию о массиве f1

[pic 3]

1. Определить с помощью функции whos информацию о массиве f2[pic 4]
2. Получим негатив полутонового изображения[pic 5][pic 6]
3. Определим с помощью функции whos информацию о массиве fneg

[pic 7]

1. Выведем изображения f2 и fneg на дисплей компьютера[pic 8]
2. Построим гистограмму изображений f2 и fneg

[pic 9]

1. Запрограммируем файл-функцию для осуществления логарифмических преобразований яркости над матрицей полутонового изображения f2

[pic 10]

function f3 = lgpr( f2,c)

f3 =c*log(1+f2) end

1. Исследуем влияние величины с на характер изменения контрастности исходного изображения f2 путем сравнения гистограмм до и после осуществления преобразований яркости

При с= 4 гистограмма сильно отличается, поэтому используем дробные значения

[pic 11]

При с= 1.48 получаем похожую гистограмму[pic 12]

Подобным        образом        выполним        степенное        преобразование        и        сравним полученные гистограммы

[pic 13]

>> imhist(f2), figure, imhist(f3_st(f2,2))

При с= 0.5 непохожий результат[pic 14]

При c=1.3 получаем максимально близкий результат

[pic 15]

Ответы на вопросы:

1. Под методами улучшения изображений подразумеваются такие преобразования над исходным изображением, которые приводят к получению результата, подходящего с точки зрения конкретного применения. В основе пространственной области лежит прямое манипулирование пикселями изображения.
2. Градационными преобразованиями называются такие преобразования, при которых для вычисления интенсивности точки результирующего изображения используется только интенсивность соответствующей точки исходного изображения. Градационные преобразования классифицируются на следующие группы методов: линейные (негатив и тождественное преобразование), логарифмические и степенные.
3. Преобразование изображения в негатив. Преобразования изображения в негатив с яркостями в диапазоне [0, L– 1] осуществляется с использование негативного преобразования, определяемого выражением: S=L–1–r. Данный тип обработки подходит для усиления белых или серых деталей на фоне темных областей изображения, особенно когда темные области имеют преобладающие размеры.

Логарифмические преобразования. Общий вид логарифмического преобразования выражается формулой: S=c·log(1+r). Данный вид преобразований отображает узкий диапазон малых значений яркостей на исходном изображении в более широкий диапазон выходных значений.

Степенные преобразования. Степенные преобразования имеют вид: S=c·r γ где c и γ – положительные константы. Амплитудная характеристика многих устройств, используемых для ввода, печати или визуализации изображений, соответствует степенному закону. Степенные преобразования могут применяться для улучшения контрастов: уменьшения или увеличения яркости изображений.