ЛР4 / МТ ЛР4
.pdfРезультаты исправления искажений в соответствии с рисунком 7.
Рисунок 7 – Фрагменты, исправленных изображений На рисунке выше приведены обработанные алгоритмами исправления искажений
изображения, смоделированные нами на прошлом этапе.
В левом столбце оригинал, в среднем обработанный по Тихонову, в правом по Винеру, строки соответствуют изображениям, искаженным по параметрам P = 5, 10, 20 и
параметра A = 5, 15, 25 соответственно для листинга 3.
Особой разницы между алгоритмами исправления изображений по Тихонова и Винера я не заметил, единственное что Тихонов дает немного меньше артефактов, на итоговом изображении.
Полностью устранить добавленные нами искажения не удалось, но повысить четкость и разобрать детали стало легче.
11
Вывод
В ходе данной лабораторной работы мы получили навыки управления контрастностью полутоновых изображений с целью улучшения их визуального восприятия.
Реализовали типовые методы контрастирования изображений в среде Matlab.
Изучили методы применения Фурье-фильтрации и Лапласиана Гауссова фильтра в среде MatLab и получили рисунки границ контрастного изображения. Затем создали программу для моделирования искажений и шумов на изображении, с помощью которой создали серию тестовых изображений. В конце потренировались применять методы Тихонова и Винера для исправления искажений на изображениях. Искажения удалось убрать вернув изображению четкость и разборчивость деталей, однако череда преобразований изображения привела к появлению артефактов, которые нам не удалось убрать полностью.
12
Список использованной литературы
1. Сизиков В.С., Лавров А.В. Устойчивые методы математико-компьютерной обработки изображений и спектров. Учебное пособие. СПб: Университет ИТМО. 2018. 70
с.
2. Пространственная фильтрация медицинских изображений в среде MATLAB: метод. указания к лаб. работе / сост. А.А. Федотов, С.А. Акулов, А.С. Акулова. Самара: Изд-
во Самарского ун-та, 2016. 20 с.
3.Обработка изображений в системе MATLAB. / сост. Батура В.А., Тропченко А.Ю., Тропченко А.А. СПб: Университет ИТМО, 2019. 41 с.
4.Дьяконов В. MATLAB 8.0 (R2012b): создание, обработка и фильтрация сигналов, Signal Processing Toolbox. // Компоненты и технологии, 2013. №11, с. 151-161.
5.Работа с изображениями в среде Matlab. // URL: https://studbooks.net/2140144/informatika/rabota_izobrazheniyami_srede_matlab
6.Список функций Image Processing Toolbox // URL: https://hub.exponenta.ru/post/spisok-funktsiy-image-processing- toolbox152?ysclid=l8vjnq87jn578408698
13