Metodat e frekuencës- bazuar në modifikimin e sinjalit, "punoni" drejtpërdrejt me funksionin e ndriçimitpikë.

metodat e përpunimit të imazhit element pas elementi -

gradacionale, (për shembull, në negativ), logaritmike, transformime të ligjit të fuqisë, lineare pjesë-pjesë, histogrami, etj. - rezultati i përpunimit në çdo pikë varet vetëm nga vlera e vlerës origjinale në të njëjtën pikë;

metodat e trajtimit të dritareve rrëshqitëse -

filtrim, konturim, etj - rezultati varet nga zona përreth.

Transformimi i Furierit, Hadamard, etj.

Metodat hapësinore- qasje të bazuara në manipulimin e drejtpërdrejtë të pikselëve të imazhit dhe karakteristikave të tyre (rrotullimi, shtrirja (ngjeshja), reflektimi, transferimi - të ashtuquajturat transformime afine).

Përpunimi i imazhit sipas elementeve.

Thelbi i përpunimit të imazhit element pas elementi është si më poshtë. le,
- vlerat e shkëlqimit të origjinalit dhe të marra pas përpunimit të imazhit, përkatësisht, në një pikë të kornizës me koordinatat karteziane (numri i rreshtit) dhe (numri i kolonës). Përpunimi sipas elementeve do të thotë se ekziston një marrëdhënie e qartë funksionale midis këtyre ndriçimit.

, (1.1)

i cili ju lejon të përcaktoni vlerën e sinjalit të daljes me vlerën e sinjalit origjinal. V rast i përgjithshëm, siç merret parasysh në këtë shprehje, lloji ose parametrat e funksionit
përshkrimi i përpunimit varet nga koordinatat aktuale. Në këtë rast, përpunimi është heterogjene. Megjithatë, në shumicën e procedurave praktikisht të aplikuara, homogjene përpunimi sipas elementeve. Në këtë rast, indekset dhe j në shprehjen (1.1) mund të mungojë. Në këtë rast, marrëdhënia midis shkëlqimit të imazheve origjinale dhe të përpunuara përshkruhet nga funksioni:

(1.2)

e njëjta gjë për të gjitha pikat e kornizës.

Kontrasti linear i imazhit. Nëse 1 bajt (8 bit) memorie ndahet për paraqitjen dixhitale të çdo kampioni të imazhit, atëherë sinjalet hyrëse ose dalëse mund të marrin një nga 256 vlerat. Në mënyrë tipike, diapazoni i funksionimit është 0 ... 255; një vlerë prej 0 korrespondon me nivelin e paraqitjes së zezë dhe një vlerë prej 255 korrespondon me nivelin e bardhë. Supozoni se ndriçimi minimal dhe maksimal i figurës origjinale janë të barabarta x min dhe x maksimumi përkatësisht. Nëse këta parametra ose njëri prej tyre ndryshojnë ndjeshëm nga vlerat kufitare të diapazonit të ndriçimit, atëherë fotografia e paraqitur duket si një vëzhgim i pangopur, i pakëndshëm, i lodhshëm. Një shembull i një prezantimi të tillë fatkeq është paraqitur në Fig. 1.1а, ku diapazoni i shkëlqimit ka kufij x min = 180,x maksimumi = 240.

Kontrasti linear përdor një transformim linear element pas elementi të formës

, (1.3)

parametrat e të cilit përcaktohen nga vlerat e dëshiruara të minimumit y min dhe maksimale dhe y maksimumi ndriçimi i daljes. Zgjidhja e sistemit të ekuacioneve

në lidhje me parametrat e transformimit dhe, është e lehtë të sjellësh (1.3) në formën:

.

Rezultati i kontrastit linear të imazhit origjinal të paraqitur në Fig. 1.1a është paraqitur në Fig. 1.1b në y min= 0 dhe y maksimumi= 255. Krahasimi i dy imazheve tregon një cilësi vizuale dukshëm më të mirë të imazhit të përpunuar. Përmirësimi është për shkak të përdorimit të diapazonit të plotë dinamik të ekranit pas kontrastit, i cili mungon në imazhin origjinal.

Konvertimi i histogrameve, barazimi. Të gjitha transformimet element pas elementi të imazheve mund të konsiderohen nga këndvështrimi i ndryshimeve në densitetin e probabilitetit të shpërndarjes së shkëlqimit të imazheve origjinale dhe rezultuese. Natyrisht, për asnjërën prej tyre, densiteti i probabilitetit të produktit dalës do të përkojë me densitetin e probabilitetit të imazhit origjinal (me përjashtim të transformimit
).

Përcaktimi i karakteristikave probabilistike të imazheve që i janë nënshtruar përpunimit jolinear është drejt detyrë e analizës. Gjatë zgjidhjes së problemeve praktike të përpunimit të imazhit, ai mund të vendoset problem i anasjelltë: në i famshëm forma e densitetit të probabilitetit
dhe e dëshiruar mendjen
përcaktojnë kërkohet transformimi
për të nënshtruar imazhin origjinal. Në praktikën e përpunimit dixhital të imazhit, shndërrimi i imazhit në një shpërndarje të barabartë shpesh çon në një rezultat të dobishëm. Në këtë rast

(1.4)

ku y min dhe y maksimumi- vlerat minimale dhe maksimale të shkëlqimit të imazhit të konvertuar.

Le të përcaktojmë karakteristikën e vendosjes së konvertuesit këtë detyrë... Le x dhe y janë të lidhura me funksionin (1.2), dhe
dhe
–ligjet e shpërndarjes integrale sasitë hyrëse dhe dalëse. Duke marrë parasysh (1.4), gjejmë:

Zëvendësimi i kësaj shprehjeje në kushtin e ekuivalencës probabilistike

=
,

pas transformime të thjeshta marrim raportin

e cila është karakteristike (1.2) në problemin që zgjidhet. Sipas (1.5), imazhi origjinal i nënshtrohet një transformimi jolinear, karakteristikë e të cilit është
përcaktohet nga ligji i shpërndarjes integrale të vetë imazhit origjinal. Pas kësaj, rezultati sillet në intervalin dinamik të specifikuar duke përdorur operacionin e kontrastit linear.

Kështu, transformimi i densitetit të probabilitetit supozon njohuri për shpërndarjen kumulative për imazhin origjinal. Si rregull, nuk ka asnjë informacion të besueshëm për të. Përdorimi i përafrimeve analitike për qëllimet e konsideruara është gjithashtu pak i dobishëm, pasi devijimet e tyre të vogla nga shpërndarjet e vërteta mund të çojnë në dallime të konsiderueshme në rezultatet nga ato të kërkuara. Prandaj, në praktikën e përpunimit të imazhit, transformimi i shpërndarjeve kryhet në dy faza.

Në fazën e parë matet grafiku me shtylla imazh origjinal. Për një imazh dixhital, shkalla gri e të cilit, për shembull, i përket diapazonit të numrit të plotë 0 ... 255, histogrami është një tabelë me 256 numra. Secila prej tyre tregon numrin e pikave në kornizë me një shkëlqim të caktuar. Duke pjesëtuar të gjithë numrat në këtë tabelë me madhësinë totale të kampionit të barabartë me numrin e pikave të imazhit të përdorura, marrim vlerësim shpërndarja e probabilitetit të shkëlqimit të imazhit. Ne tregojmë këtë vlerësim
0  j 255. Më pas vlerësimi i shpërndarjes kumulative fitohet me formulën:

.

Në fazën e dytë, kryhet vetë transformimi jolinear (1.2), i cili siguron vetitë e nevojshme të imazhit në dalje. Për më tepër, në vend të i panjohur të shpërndarjes së vërtetë kumulative, përdoret vlerësimi i saj bazuar në histogram. Duke pasur parasysh këtë, quhen të gjitha metodat e transformimit element pas elementi të imazheve, qëllimi i të cilave është modifikimi i ligjeve të shpërndarjes. metodat e histogramit... Në veçanti, quhet një transformim në të cilin imazhi dalës ka një shpërndarje uniforme barazimi (barazimi) i histogrameve.

Vini re se procedurat e konvertimit të histogramit mund të aplikohen si për imazhin në tërësi ashtu edhe për fragmentet e tij individuale. Kjo e fundit mund të jetë e dobishme gjatë përpunimit jo të palëvizshme imazhe, përmbajtja e të cilave ndryshon ndjeshëm në karakteristikat e tyre në fusha të ndryshme. Në këtë rast efekt më i mirë mund të arrihet duke aplikuar përpunimin e histogramit në zona të veçanta.

Përdorimi i marrëdhënieve (1.4), (1.5), të cilat janë të vlefshme për imazhet me një shpërndarje të vazhdueshme të ndriçimit, nuk është plotësisht i saktë për imazhet dixhitale. Duhet të kihet parasysh se si rezultat i përpunimit nuk është e mundur të merret një shpërndarje ideale e probabilitetit të imazhit të daljes, prandaj është e dobishme të kontrollohet histogrami i tij.

Në fig. 1.2 tregon një shembull të barazimit të kryer në përputhje me metodën e përshkruar. Një tipar karakteristik i shumë imazheve të marra në sistemet reale të imazhit është një pjesë e konsiderueshme e zonave të errëta dhe një numër relativisht i vogël zonash me shkëlqim të lartë.

Barazimi është krijuar për të korrigjuar figurën duke barazuar zonat integrale të zonave me ndriçim të ndryshëm. Krahasimi i imazheve origjinale (Fig. 1.2a) dhe të përpunuara (Fig. 1.2b) tregon se rishpërndarja e shkëlqimit që ndodh gjatë përpunimit çon në një përmirësim të perceptimit vizual.

Për analizë imazhe dixhitale dhe eliminimi i të metave të ndryshme teknike prej tyre që u shfaqën gjatë të shtënave, për shembull, për shkak të vendosje e gabuar pajisjen e kapjes ose defektet (gërvishtjet, grimcat e pluhurit, etj.) të një lente video ose kamere, shpesh kërkohet përpunimi i imazhit për të përmirësuar përmbajtjen e informacionit dhe cilësinë e imazheve që rezultojnë.

Operacione të tilla si heqja / shtypja e zhurmës, rregullimi i ndriçimit, kontrasti, mprehtësia e fotove, korrigjimi i ngjyrave, anti-aliasing, kompensimi i shtrembërimit dhe shumë të tjera, ju lejojnë të redaktoni imazhin dhe ta përgatisni atë për printim ose botim. Ekzistojnë gjithashtu operacione speciale për të punuar me imazhe: marrja e një negativi, binarizimi (konvertimi i një imazhi në ngjyra bardh e zi), duke u kthyer në gri, etj.

Përpunimi dixhital imazhet gjithashtu përfshijnë krijimin, të marrë duke kombinuar disa korniza.

Softuer për përpunimin e imazhit

Për të futur imazhe dixhitale nga një pajisje kapëse (video, ueb ose kamera) në një kompjuter dhe më pas t'i modifikoni ato, ju duhet sistem specifik për përpunimin e imazhit. V rast ideal Një sistem i tillë duhet të kontrollojë gjithashtu parametrat e shkrepjes si shpejtësia e diafragmës dhe ekspozimi, cilësimet e imazhit si ndriçimi, kontrasti, gama, ngopja, etj.

Programi është krijuar posaçërisht për kontrollin e pajisjeve (ose), si dhe për analizimin dhe përpunimin e kornizave të marra. Është një aplikacion ndër-platformë me të cilin mund të punohet modele të ndryshme në më të njohurat sistemet operative(për shembull, me Canon PowerShot dhe Canon EOS në Windows OS, me bazë OS Kernelet Linux dhe gjithashtu në Mac OS). Për të përpunuar kornizat e marra, programi ka shumë filtra dhe operacione që funksionojnë si me formën e imazheve ashtu edhe me ngjyrën. Të gjitha veprimet e kryera në këtë aneks mbi një foto statike, mund të performoni edhe në kohë reale.

Teknikat e përpunimit të imazhit

Për redaktimin dixhital të imazhit, ekzistojnë algoritme të ndryshme të përpunimit të imazhit të implementuara në programe moderne... Përdorimi i tyre bën të mundur marrjen e cilesi e larte imazhe, si dhe eliminon shumicën e defekteve në fotografi që janë shfaqur gjatë shkrepjes.

Softueri Altami Studio ka zhvilluar metoda të tilla të përpunimit të imazhit si: gjeometrike (për shembull, rrotullimi, shkalla, prerja), morfologjike (zgjerimi, erozioni), transformimet e imazhit me ngjyra (negative, gama, anti-aliasing), imazhe në shkallë gri (transformimi Laplace, pragu , gjetja e kufijve), si dhe operacionet për të punuar me matje (kërkimi i kontureve) dhe me sfond (nivelimi i ndriçimit, rivendosja, heqja e sfondit). Për më tepër, software për përpunimin e imazhit Altami Studio ka një funksion të tillë si kërkimi automatik i objekteve në imazh. Të gjitha operacionet mund të zbatohen në mënyrë sekuenciale në një imazh, i cili ju lejon të korrigjoni imazhin.

Përpunimi i imazhit me rreze X

Për të analizuar një imazh me rreze X, shpesh duhet ta redaktoni fillimisht. Në thelb, për këtë, ata rregullojnë shkëlqimin dhe kontrastin e fotografisë, përdorin operacionin e korrigjimit të gama, si dhe algoritmet për përpunimin e imazheve në shkallë gri dhe shumë më tepër.

Këto metoda të përpunimit të imazhit mund të aplikohen në programin Altami Studio. Përveç kësaj, me ndihmën e transformimeve për të punuar me sfond, të ofruara nga ky sistem, me imazh me rreze x mund të hiqni objektet dhe filtrin Kërkim automatik objektet ju mundësojnë të gjeni dhe të nënvizoni zonat me interes në imazh. Përveç sa më sipër, Altami Studio zbaton një transformim të tillë si Pseudo Colors, i cili është ideal për të punuar me rrezet X... Duke e aplikuar atë, ju mund të "ngjyrosni" imazhin duke caktuar ngjyra të caktuara për pikselët si rezultat i kuantizimit të tyre për sa i përket niveleve të ndriçimit. Kështu, zonat me vlera të ngjashme ndriçimi bëhen të dallueshme.

Imazhe dixhitale

Përpunimi i imazhit- çdo formë e përpunimit të informacionit për të cilën të dhënat hyrëse përfaqësohen nga një imazh, për shembull, fotografi ose korniza video. Përpunimi i imazhit mund të kryhet si për të marrë një imazh në dalje (për shembull, përgatitje për printim, transmetim, etj.), dhe për të marrë informacione të tjera (për shembull, njohja e tekstit, duke numëruar numrin dhe llojin e qelizave në fushë të një mikroskopi etj.) etj.). Përveç imazheve statike 2D, duhet të përpunoni edhe imazhe që ndryshojnë me kalimin e kohës, si për shembull video.

Histori

Metodat bazë të përpunimit të sinjalit

Nëse përpunimi zbatohet për të dhënat e paraqitura në formë dixhitale(në veçanti, nëse sinjali shndërrohet në formë dixhitale para përpunimit), atëherë përpunimi i tillë quhet dixhital.

Përpunimi i imazhit për riprodhim

Detyra tipike

• Transformimet gjeometrike si rrotullimi dhe shkallëzimi.
• Korrigjimi i ngjyrave: ndryshimi i ndriçimit dhe kontrasti, kuantizimi i ngjyrës, konvertimi në një hapësirë ​​tjetër ngjyrash.
• Krahasimi i dy ose më shumë imazheve. Si rast i veçantë- gjetja korrelacionet midis imazhit dhe mostrës, për shembull, në një detektor kartëmonedhash.
• Kombinoni imazhe në mënyra të ndryshme.
• Ndarja e një imazhi në rajone.
• Redaktimi dhe retushimi.
• Zgjerim diapazoni dinamik duke kombinuar imazhe me ekspozime të ndryshme.
• Kompensimi për humbjen e mprehtësisë, për shembull, me maskim jo të mprehtë.

Përpunimi i imazhit për qëllime aplikative dhe shkencore

Detyra tipike

• Njohja e tekstit
• Përpunimi i imazheve satelitore
• Shikimi i makinës
• Përpunimi i të dhënave për të izoluar karakteristika të ndryshme
• Përpunimi i imazhit në mjekësi
• Identifikimi personal (nga fytyra, irisi, të dhënat e gjurmëve të gishtave)
• Kontroll automatik i automjetit

Shiko gjithashtu

Fondacioni Wikimedia. 2010.

Shihni se çfarë është "Përpunimi i imazhit dixhital" në fjalorë të tjerë:

- (DSP, DSP English digital signal processing) konvertimi i sinjaleve të paraqitura në formë dixhitale. Çdo sinjal i vazhdueshëm (analog) mund të ekzaminohet me kohë dhe të kuantizohet në nivel (dixhitalizohet), më pas ... ... Wikipedia

E zezë njëngjyrëshe imazh i bardhë... Përpunimi i imazhit të çdo forme të përpunimit të informacionit për të cilin të dhënat hyrëse janë imazh, si p.sh. fotografi ose korniza video. Përpunimi i imazhit mund të kryhet ... Wikipedia

Ky term ka kuptime të tjera, shih Sinjali (kuptimet). Përpunimi i sinjalit është fusha e inxhinierisë së radios, në të cilën kryhet rikuperimi, ndarja e rrjedhave të informacionit, shtypja e zhurmës, kompresimi i të dhënave, filtrimi, amplifikimi ... ... Wikipedia

- (DFS) është një grup softuerësh dhe pajisjesh speciale të krijuara për përpunimin fotogrametrik të të dhënave të imazheve ajrore dhe hapësinore. Përpunimi i imazheve dixhitale raster zakonisht bëhet në Wikipedia stereoskopike ... ...

- (harta dixhitale terreni) model dixhital terreni i krijuar nga dixhitalizimi i burimeve hartografike, përpunimi i të dhënave fotogrametrike sensori në distancë, regjistrim dixhital... GOST 28441 99 jep përkufizimin e mëposhtëm: "Dixhital ... ... Wikipedia

Wikipedia ka n ... Wikipedia

Kompresimi i imazhit Zbaton algoritmet e kompresimit të të dhënave për imazhet e ruajtura në formë dixhitale... Si rezultat i kompresimit, madhësia e imazhit zvogëlohet, gjë që zvogëlon kohën që duhet për të transferuar imazhin në rrjet dhe kursen hapësirë ​​për ... ... Wikipedia

Përpunimi dixhital i sinjalit (DSP), konvertimi DSP i sinjaleve të paraqitura në formë dixhitale. Çdo sinjal i vazhdueshëm (analog) s (t) mund të kampionohet me kohë dhe të kuantizohet në nivel ... ... Wikipedia

Dithering, dithering (anglisht dither nga anglishtja e vjetër didderen tremble) gjatë përpunimit sinjale dixhitaleështë përzierja e zhurmës pseudo të rastësishme me një spektër të zgjedhur posaçërisht në sinjalin primar. Zbatohet për ... ... Wikipedia

PËRPUNIMI DIGJITAL I IMAZHIT

1. SEKSIONI TEORIK

1. Kapja dhe prezantimi i imazheve

Pyetjet themelore në teorinë e përpunimit të imazhit janë: formimi, inputi, përfaqësimi kompjuterik dhe vizualizimi. Përvetësimi i imazheve në formën e imazheve mikroskopike elektronike duke përdorur një mikroskop elektronik përshkruhet në punë. Zona e hyrjes së videos është një fushë drejtkëndore e përcaktuar nga kufijtë e sipërm, të poshtëm, majtas dhe djathtas. Forma e sipërfaqes mund të përshkruhet si funksion i distancës F(x, y) nga sipërfaqja në pikën e imazhit me koordinata x dhe y... Duke marrë parasysh që shkëlqimi i një pike në imazh varet vetëm nga shkëlqimi i zonës përkatëse të sipërfaqes, mund të supozohet se informacioni vizual me një shkallë të caktuar saktësie pasqyron gjendjen e shkëlqimit ose transparencës së secilës pikë. Atëherë imazhi do të thotë funksion të kufizuar dy ndryshore hapësinore f(x, y) të përcaktuara në një rrafsh drejtkëndor të kufizuar Oh dhe duke pasur një grup të caktuar kuptimesh të tij. Për shembull, fotografia bardh e zi mund të përfaqësohet si f(x, y) ³ 0 , ku 0 £ x £ a, 0 £ y£ b, ku f(x, y) - shkëlqimi (ndonjëherë i quajtur densitet optik ose bardhësi) i imazhit në pikën ( x, y); a- gjerësia e kornizës, b- lartësia e kornizës.

Për shkak të faktit se memoria dixhitale e një kompjuteri është e aftë të ruajë vetëm grupe të dhënash, imazhi fillimisht shndërrohet në një formë numerike (matricë). Imazhet futen në kujtesën e kompjuterit duke përdorur sensorë video. Sensori i videos konverton shpërndarjen optike të ndriçimit të imazhit në sinjale elektrike dhe më pas në kode dixhitale. Meqenëse imazhi është funksion i dy ndryshoreve hapësinore x dhe y, dhe sinjali elektrik është funksion i një ndryshoreje t(koha), më pas përdoret një spastrim për konvertim. Për shembull, kur përdorni një kamerë televizive, imazhi lexohet rresht pas rreshti, ndërsa brenda çdo rreshti varësia e ndriçimit nga koordinata hapësinore. x konvertuar në varësi proporcionale të amplitudës sinjal elektrik nga koha t... Duke shkuar nga fundi rreshti i mëparshëm në fillim të tjetri ndodh pothuajse në çast.

Futja e imazheve në një kompjuter shoqërohet në mënyrë të pashmangshme me marrjen e mostrave të imazheve sipas koordinatave hapësinore. x dhe y dhe kuantizimi i vlerës së ndriçimit në çdo pikë diskrete. Diskretizimi arrihet duke përdorur një rrjet koordinativ të formuar nga vija paralele me boshtet x dhe y Sistemi i koordinatave karteziane. Në çdo nyje të një rrjete të tillë, bëhet një lexim i shkëlqimit ose transparencës së bartësit të informacionit të perceptuar vizualisht, i cili më pas kuantizohet dhe përfaqësohet në kujtesën e kompjuterit. Një element i një imazhi të marrë në procesin e kampionimit të një imazhi quhet piksel. Për një paraqitje me cilësi të lartë të një imazhi gjysmëton, mjaftojnë 2 8 = 256 nivele kuantizimi, d.m.th. 1 piksel i imazhit është i koduar me 1 bajt informacioni.

Në kompleksin dixhital IBAS-2000, informacioni që përmban imazhi paraqitet në formën e niveleve të ndryshme të shkallës gri për pikë individuale Imazhet. Sasia maksimale e informacionit të videos është e kufizuar nga numri i pikselëve (512x512 ose 768x512), si dhe numri i niveleve të shkallës gri - 256: 0 - e zezë, 255 - e bardhë. Njëkohësisht në memorie video mund të formohen nga 8 deri në 56 qeliza të ndryshme, në varësi të madhësisë së imazhit. Procesori video ka një strukturë matrice, siguron 10 milionë shumëzime në sekondë, imazhi në të përfaqësohet në formë vektoriale. Gjysmëton ose imazh me ngjyra mund të shfaqet në monitor ose të printohet.

2. Përmirësimi i kontrastit

Kontrasti i dobët është defekti më i zakonshëm në fotografi, skaner dhe imazhe televizive për shkak të gamës së kufizuar të shkëlqimit të riprodhueshëm. Kontrasti zakonisht kuptohet si ndryshimi midis vlerave maksimale dhe minimale të ndriçimit. Kontrasti mund të rritet në mënyrë dixhitale duke ndryshuar ndriçimin e secilit element të figurës dhe duke rritur diapazonin e ndriçimit. Për këtë janë zhvilluar disa metoda.

Le të, për shembull, nivelet e disa imazheve bardh e zi të zënë intervalin nga 6 në 158 me një vlerë mesatare ndriçimi prej 67 me një të mundshme më e madhe varg vlerash nga 0 në 255. Figura 1a tregon një histogram të shkëlqimit të imazhit origjinal, duke treguar se sa piksel N me një vlerë të ngjashme ndriçimi f bie brenda intervalit f unë të f+∆f i. Ky imazh është me kontrast të ulët, mbizotëron hije e errët. Metoda e mundshme përmirësimi i kontrastit mund të bëhet i ashtuquajturi shtrirje lineare e histogramit(shtrirje), kur nivelet e imazhit origjinal shtrihen në intervalin [ f min, f max], caktohen vlera të reja për të mbuluar të gjithë gamën e mundshme të ndryshimeve të ndriçimit, në këtë rast. Në këtë rast, kontrasti rritet ndjeshëm (Fig. 1b). Konvertimi i niveleve të shkëlqimit kryhet sipas formulës:

(1)

ku f une - vlera e vjetër e shkëlqimit i piksel i th, g i - vlera e re, a, b - koeficientët. Për fig. 1a f min = 6, f max = 158. Zgjidhni a dhe b kështu që g min = 0, g maksimum= 255. Nga (1) marrim: a = - 10.01; b = 1,67.

Mund ta përmirësoni edhe më shumë kontrastin duke përdorur Normalizimi i histogramit... Në të njëjtën kohë, jo i gjithë histogrami shtrihet në intervalin nga f min deri në f max, dhe zona e saj më intensive ( f min", f max "), bishtet joinformative "janë të përjashtuara nga shqyrtimi. Në Fig. 2b, 5% e pikselëve janë përjashtuar.

Qëllimi i rrafshimit të histogramit (kjo procedurë quhet gjithashtu linearizimi dhe barazimi - barazimi) është një transformim i tillë që, në mënyrë ideale, të gjitha nivelet e shkëlqimit do të fitonin të njëjtën frekuencë, dhe histogrami i shkëlqimit do të korrespondonte me një ligj uniform të shpërndarjes (Fig. 3).

Lëreni imazhin të jetë në formatin: N piksele horizontalisht dhe M vertikalisht, numri i niveleve të kuantizimit të lumës është J. Numri total piksele është e barabartë N· M, një nivel ndriçimi bie, mesatarisht, n o = N · M / J piksele. Për shembull, N = M= 512, J = 256. Në këtë rast n o = 1024. Distanca ∆ f ndërmjet niveleve diskrete të ndriçimit nga f unë të f i + 1 në histogramin e imazhit origjinal është i njëjtë, por çdo nivel ka numër të ndryshëm piksele. Kur barazohet histogrami, distanca ∆ g i ndërmjet niveleve g unë dhe g i + 1 është i ndryshëm, por numri i pikselëve në çdo nivel është mesatarisht i njëjtë dhe është i barabartë me n o. Algoritmi i barazimit është i thjeshtë. Lëreni një numër të vogël pikselësh të kenë nivele me ndriçim të ulët, si në Fig. 3a. Për shembull, niveli i ndriçimit 0 në imazhin origjinal ka 188 piksele, niveli 1- 347

piksele, niveli 2- 544 piksele. Në total, kjo është 1079 piksele, d.m.th. afërsisht n o. Le t'i caktojmë të gjitha këto pikselë në nivelin 0. Le të jetë numri i pikselëve me nivele të ndriçimit 3 dhe 4 në imazhin origjinal përafërsisht i barabartë me n o. Këtyre pikselëve u caktohet niveli 1. Nga ana tjetër, le të jetë numri i pikselëve me nivel 45 në imazhin origjinal 3012, d.m.th. afërsisht 3n o. Të gjithë këtyre pikselëve u është caktuar një nivel i barabartë. g i, jo domosdoshmërisht e barabartë me 45, dhe dy nivelet ngjitur mbeten e paplotësuar... Procedurat e përshkruara kryhen për të gjitha nivelet e ndriçimit. Rezultati i barazimit mund të shihet në Fig. 4b. Në çdo rast specifik, zgjidhet procedura e konvertimit të histogramit, e cila çon në rezultatin më të mirë, nga këndvështrimi i përdoruesit.

3. Filtrimi i imazheve

Foto reale së bashku me informacione të dobishme përmbajnë ndërhyrje të ndryshme. Burimet e ndërhyrjes janë zhurmat e brendshme të fotodetektorëve, kokrra e materialeve fotografike dhe zhurmat e kanaleve të komunikimit. Së fundi, shtrembërimet gjeometrike janë të mundshme, imazhi mund të defokusohet. Le f(x, y) - disa imazhe, X, në- koordinatat.Bitmap real ka dimensione të fundme: A ≤ x ≤ B, C ≤ y≤ D dhe përbëhet nga pikselë individualë të vendosur me disa hapa në nyjet e një rrjeti drejtkëndor. Transformimi linear i një imazhi mund të përshkruhet nga shprehja

(2)

Shprehja (2), ku integrimi kryhet në të gjithë fushën e përkufizimit x dhe y, karakterizon transformimin e të gjithë imazhit në tërësi- filtrim global... Kerneli i konvertimit h 1(x, y, x", y") në optikë quhet funksioni i përhapjes së pikës (PSF). Ky është një imazh i një burimi pikësor në daljen e sistemit optik, i cili nuk është më një pikë, por një vend. Në përputhje me (2), i gjithë imazhi pikë f(x", y") kthehet në njolla, ka një përmbledhje (integrim) të të gjitha pikave. Mos mendoni se kjo procedurë do të çojë domosdoshmërisht në defokusimin e imazhit, përkundrazi, mund të zgjidhni një PSF që do t'ju lejojë të fokusoni imazhin e defokusuar.

Në fig. 5 tregon një nga PSF-të e mundshme. Në përgjithësi, PSF është përcaktuar në (- ∞ < x < ∞), (- ∞ < y < ∞). ФРТ не должна изменяться при изменении начала отсчета по x dhe y, për këtë duhet të duket si kjo: h 1(x, y, x ", y")= =h 1(x - x", y- y"). Përveç kësaj, PSF duhet të ketë simetri boshtore. Në këtë rast, të gjitha pikat e imazhit "përhapen" në të njëjtën mënyrë, në mënyrë të barabartë në të gjitha drejtimet (parimi pandryshueshmëria hapësinore).

Në praktikë, filtrimi global përdoret rrallë. Filtrimi lokal përdoret shpesh kur integrimi dhe mesatarizimi nuk kryhen në të gjithë domenin. x dhe y, por në një lagje relativisht të vogël të secilës pikë të imazhit. Funksioni i përhapjes së pikës është i kufizuar në madhësi. Avantazhi i kësaj qasjeje është performancë e mirë... Transformimi linear merr formën:

(3)

Gjatë përpunimit bitmap të cilat përbëhen nga pikselë individualë, integrimi zëvendësohet nga përmbledhja. Mënyra më e thjeshtë është të zbatoni një PSF me dimensione të fundme në formë matricë drejtkëndëshe format N ´ N. N mund të jetë 3, 5, 7, etj. Për shembull, për N= 3

Mbledhja kryhet mbi lagjen D të pikës ( i, j); a kl- Vlerat PSF në këtë lagje. Shkëlqimi i pikselit f në këtë pikë dhe në afërsi të saj shumëzohen me koeficientët a kl, shkëlqimi i transformuar ( i, j) - Pikseli i th është shuma e këtyre produkteve. Prandaj, elementët e matricës plotësojnë kushtin e pandryshueshmërisë hapësinore a 11 = a 13 =a 31 = a 33 , a 12 = a 21 = a 23 = a 32. Vetëm tre elementë të një matrice 3x3 janë të pavarur, në këtë rast matrica është e pandryshueshme në lidhje me rrotullimet e pjestueshme me 90˚. Përvoja në përpunimin e imazhit tregon se mungesa e një simetrie boshtore më të rreptë të PSF ka pak efekt në rezultatet. Ndonjëherë përdorni 8- matricat e këndit janë të pandryshueshme në lidhje me rrotullimet me 45˚.

Filtrimi sipas (3) kryhet duke lëvizur maskën nga e majta në të djathtë (ose nga lart poshtë) me një piksel. Në çdo pozicion të hapjes kryhen veprimet e mësipërme, përkatësisht shumëzimi i faktorëve të peshës a kl me vlerat përkatëse të shkëlqimit të imazhit origjinal dhe përmbledhjen e produkteve. Vlera që rezulton i caktohet qendrës ( i, j) - për piksel. Zakonisht kjo vlerë ndahet me një numër të paracaktuar K (faktori normalizues). Maska përmban një numër tek të rreshtave dhe kolonave N në mënyrë që pjesa qendrore të identifikohet në mënyrë unike.

Le të hedhim një vështrim në disa filtra për zbutjen e zhurmës. Lëreni një maskë 3x3 të duket kështu:

Pastaj shkëlqimi ( i, j) i pikselit të th pas filtrimit përcaktohet si

Edhe pse shanset a kl mund të zgjidhet nga rms ose kushte të tjera afërsie të pa shtrembëruara nga zhurma s i, j dhe i transformuar g i, j imazhe, zakonisht vendosen në mënyrë heuristike. Këtu janë disa matrica të filtrave të anulimit të zhurmës:

Filtrat H 1 - H 4faktorët normalizues K zgjidhen në atë mënyrë që të mos ketë ndryshim në ndriçimin mesatar të figurës së përpunuar. Së bashku me maskat 3x3 përdoren maska ​​me dimensione më të mëdha, për shembull, 5x5, 7x7, etj. Ndryshe nga filtri H 2, në filtra H 1, H 3, H 4 koeficientët e peshës në kryqëzimin e diagonaleve kryesore të matricës janë më të mëdhenj se koeficientët në periferi. Filtrat H 1, H 3, H 4 japin një ndryshim më të butë të shkëlqimit në të gjithë imazhin sesa H 2.

Lërini mostrat e imazhit të dobishëm f k, m ndryshojnë pak brenda maskës. Zhurma shtesë mbivendoset në imazh: f k, m + n k, m, mostrat e zhurmës n k, m janë të rastësishme dhe të pavarura (ose pak të varura) nga pikëpamja statistikore. Në këtë rast, mekanizmi i shtypjes së zhurmës duke përdorur filtrat e mësipërm është që kur përmbledhni, zhurma anulon njëra-tjetrën. Ky kompensim do të jetë më i suksesshëm më shumë anëtarë në total, d.m.th. sa më e madhe të jetë madhësia (apertura) e maskës. Për shembull, le të përdorim maskën N ´ N, brenda kufijve të tij imazhi i dobishëm ka një shkëlqim konstant f, zhurma me vlera të pavarura të mostrës n k, m, mesatare μ = 0 dhe varianca σ 2 brenda maskës (kjo zhurmë quhet të bardhë). Raporti i katrorit të shkëlqimit ( i, j) të pikselit të th në variancën e zhurmës, d.m.th. raporti sinjal-zhurmë është f 2 / σ 2.

Konsideroni, për shembull, një maskë si H 2:

Sheshi mesatar i shkëlqimit është f 2, intensiteti mesatar i zhurmës në katror

Takohet shuma e dyfishtë k= fq, m= q, kjo shumë është e barabartë me σ 2 / N 2. Shuma e katërfishtë është e barabartë me zero, pasi zhurma llogaritet në k ≠ fq, m ≠ q i pavarur: = 0. Si rezultat i filtrimit, raporti sinjal-zhurmë bëhet i barabartë me N 2 f 2 / σ 2, d.m.th. rritet në raport me sipërfaqen e maskës. Raporti i ndriçimit (i, j)-pikeli i th i imazhit të dobishëm ndaj devijimit standard të zhurmës rritet proporcionalisht N... Përdorimi i një maske 3x3, mesatarisht, rrit raportin sinjal-zhurmë me 9 herë.

Në rast të zhurmës së impulsit, mekanizmi i shtypjes konsiston në faktin se impulsi "përhapet" dhe bëhet mezi i dukshëm në sfondin e përgjithshëm.

Megjithatë, shpesh brenda hapjes, vlerat e imazhit të dobishëm ende ndryshojnë ndjeshëm. Kjo ndodh, veçanërisht, kur konturet bien brenda maskës. ME pikë fizike Shiko te gjitha H 1 - H 4 janë filtra me kalim të ulët(filtrat mesatarë) duke shtypur harmonikat dhe zhurmat me frekuencë të lartë dhe një imazh i dobishëm. Kjo çon jo vetëm në një ulje të zhurmës, por edhe në turbullimin e skajeve në imazh. Në fig. 6a tregon imazhin origjinal të zhurmshëm, rezultati i aplikimit të një filtri të tipit Н2 është paraqitur në Fig. 6b (maskë 5x5).

Filtrimi i konsideruar më sipër u karakterizua nga fakti se vlerat e daljes së filtrit g u përcaktuan vetëm përmes vlerave hyrëse të filtrit f... Këta filtra quhen jo rekurzive... Filtra në të cilët vlerat e daljes g të përcaktuara jo vetëm nëpërmjet vlerave hyrëse f, por edhe përmes vlerave përkatëse të daljes thirren rekursive.

Me filtrimin rekurziv, mund të mbani të njëjtat vlera të faktorëve të peshimit si më sipër, ka filtra rekurzivë me faktorë të zgjedhur posaçërisht. Elementet e imazhit të hyrjes brenda dritares do të ndryshojnë dhe do të marrin formën:

Peshat dhe faktorët normalizues të filtrit rekurziv varen nga vendndodhja e maskës; një filtër lokal rekurziv ju lejon të merrni parasysh të gjitha vlerat hyrëse të imazhit të filtruar, d.m.th. afrohet në veprimin e tij ndaj filtrit global.

Për të eliminuar efektin e turbullimit të kontureve kur shtypni zhurmën, duhet të kaloni në përpunimin jolinear. Një shembull i një filtri jolinear për shtypjen e zhurmës është mesatare filtër. Në filtrimi mesatar (i, j) -caktohet piksel i th mesatare vlera e shkëlqimit, d.m.th. një vlerë e tillë, frekuenca e së cilës është e barabartë me 0.5. Për shembull, le të përdorim maskën 3´ 3, brenda së cilës, së bashku me një sfond pak a shumë uniform, ra një emetim zhurme, ky emetim ra në elementin qendror të maskës:

Një seri variacionesh po ndërtohet. Seritë e variacionit V 1, ..., V n të kampionit f 1 ,..., f n është një sekuencë jo zbritëse e elementeve të mostrës, d.m.th. V 1 = min ( f 1 ,..., f n), V n = max ( f 1 ,..., f n) etj. Në rastin tonë, seritë e variacioneve janë: 63, 66, 68, 71, 74 , 79, 83, 89, 212. Këtu vlera mesatare- i pesti me radhë (i nënvizuar), pasi në rresht ka vetëm 9 numra. Me filtrimin mesatar, vlera 212, e shtrembëruar nga emetimi i zhurmës, zëvendësohet me 74, emetimi në imazh shtypet plotësisht. Rezultati i aplikimit të filtrit mesatar është paraqitur në Fig. 6c.

Funksioni i përhapjes së pikës për filtrin mesatar është zero. Me madhësi dritare (2 k+1) (2 k+1), ekziston një shtypje e plotë e ndërhyrjes që përbëhet nga jo më shumë se 2 ( k 2 + k) piksele, si dhe ato që kryqëzohen më së shumti, me k linjat ose k Kjo nuk e ndryshon ndriçimin në pikat e sfondit. Sigurisht, me filtrimin mesatar, mund të ndodhë shtrembërim i objektit në imazh, por vetëm në kufi ose afër tij, nëse madhësia e objektit më shumë përmasa maskat. Filtri është shumë efektiv në shtypjen zhurma e impulsit, megjithatë, kjo cilësi arrihet duke zgjedhur madhësinë e maskës kur dihen madhësitë minimale të objekteve dhe madhësitë maksimale të rajoneve lokale të shtrembëruara nga zhurma.

4. Përvijoni përzgjedhjen

Filtrat linearë mund të projektohen jo për të shtypur zhurmën, por për të theksuar dallimet në ndriçimin dhe konturet. Shpërndarja e pikave vertikale kryhet me diferencim sipas vijave, horizontale- sipas kolonave. Diferencimi bëhet në formë dixhitale:

Këtu ∆ x=1 - Rritje 1-piksel përgjatë vijës, ∆ y=1 - rritje përgjatë kolonës, gjithashtu e barabartë me 1 pixel. Zgjedhja e dallimeve përgjatë diagonales mund të merret duke llogaritur diferencat në nivelet e çifteve diagonale të elementeve.

Për të theksuar dallimet, grupet e mëposhtme të faktorëve të peshimit përdoren që zbatojnë diferencimin dydimensional:

Veri verilindje lindje juglindje

Jug jugperëndim perëndim veriperëndim

Drejtimet gjeografike i referohen drejtimit të pjerrësisë së rënies që prodhon përgjigjen maksimale të filtrit. Shuma e faktorëve të peshës së maskave është e barabartë me zero, prandaj, në zonat e imazhit me shkëlqim konstant, këta filtra japin një përgjigje zero.

Zgjedhja e skajit horizontal mund të kryhet gjithashtu duke llogaritur rritjen e diferencës në shkëlqimin e pikselëve përgjatë vijës, e cila është e barabartë me llogaritjen e derivatit të dytë në lidhje me drejtimin (operatori Laplace):

Kjo korrespondon me një maskë njëdimensionale N= | - 1 2 - 1 |, shuma e faktorëve të peshës është zero. Në të njëjtën mënyrë, ju mund të kërkoni për dallime vertikale dhe diagonale. Operatorët Laplace dy-dimensionale përdoren për të zgjedhur pikat pa marrë parasysh orientimin e tyre:

Këtu, shuma e faktorëve të peshës është gjithashtu zero. Në fig. 7 tregon imazhin origjinal dhe rezultatin e aplikimit të operatorit Laplace H 13.

Operatorët Laplace u përgjigjen luhatjeve të ndriçimit të rritur dhe "si çati". Ai gjithashtu thekson pikat e izoluara, vijat e holla, skajet e tyre dhe qoshet e mprehta të objekteve. Linja theksohet 2 herë më e ndritshme se diferenca e hapit, fundi i rreshtit është 3 herë dhe pika- 4 herë më e ndritshme. Operatori Laplace nuk është i pandryshueshëm në orientimin e shpateve: për shembull,

masat, përgjigja e operatorit ndaj pjerrësisë në drejtimin diagonal është pothuajse dyfishi i asaj në horizontale dhe vertikale.

Nga pikëpamja fizike, filtrat H 5 - H 15janë filtra të kalimit të lartë, ata izolojnë komponentët me frekuencë të lartë të imazhit të dobishëm, të cilët janë përgjegjës për ndryshimet në shkëlqim dhe konturet, dhe shtypin "komponentin konstant". Megjithatë, kur ato përdoren, niveli i zhurmës në imazh rritet.

Filtra për të theksuar pikat dhe kufijtë, ashtu si filtrat H 1 - H 4për shtypjen e zhurmës, mund të jetë rekurzive.

Një imazh me kufij (vijime) të nënvizuara perceptohet subjektivisht më mirë se origjinali. Imazhi i defokusuar pjesërisht është i fokusuar. Kur përdorni operatorin Laplace, përdoren tre grupe tipike faktorësh peshimi për këto qëllime:

H 16- H 18të ndryshme nga filtrat H 13 - H 15fakti që elementit qendror të matricës i shtohet 1, d.m.th. kur filtrohet, imazhi origjinal mbivendoset në skicë.

Filtrat jolinearë mund të përdoren për të theksuar konturet dhe ndryshimet në shkëlqim. Algoritmet jolineare përdorin operatorë jolinearë të diferencimit diskrete. V Filtri i Roberts përdoret një maskë 2 që lëviz mbi imazh'' 2:

diferencimi kryhet duke përdorur një nga shprehjet

V Filtri Sobelështë përdorur dritarja 3'' 3:

qendrore ( i, j) -piksel i th në vend të f i, j i është caktuar një vlerë ndriçimi ose ku

Në fig. 8 tregon rezultatet e aplikimit të filtrit Sobel.

IBAS-2000. PËRSHKRIMI DHE PROCEDURA E MATJES

Në këtë punë laboratorike përpunimi i imazhit kryhet nga pajisja IBAS-2000. Është një kompleks i automatizuar me performancë të lartë për përpunimin dixhital të imazhit dhe informacion grafik prodhuar nga OPTON (Gjermani) me softuer nga CONTRON (Zvicër).

Kompleksi elektronik dixhital IBAS-2000 ka aftësi të gjera konvertimi dhe analize të imazhit dhe është krijuar për të përmirësuar imazhet dhe llogaritur karakteristikat gjeometrike të objekteve në imazh. Diagrami bllok i kompleksit IBAS-2000 është paraqitur në Fig. 9.

Ai përmban një kompjuter kontrolli, një procesor video matricë, një monitor me karaktere, një monitor imazhi me ngjyra, një tastierë, një digjitalizues, një skaner televiziv dhe një printer. Kompjuteri i kontrollit së bashku me procesorin video përbëjnë një të vetme sistemi informatik... Imazhi futet në kompleksin kompjuterik përmes një skaneri televiziv nga transportues të ndryshëm imazhesh. Këto mund të jenë fotografi të zakonshme, imazhe mikroskopike elektronike, vizatime, objekte të ndryshme (për shembull, pluhura të imta kristalore, sipërfaqe mostrash, etj.). Përveç futjes së imazheve nga një skaner, futja nga një VCR, nga një floppy disk, hyrje manuale nga një dixhitalizues, nga një mikroskop metalografik. Ndryshe nga paketat e zakonshme për përpunimin e imazheve në kompjuterë personalë (Photoshop, Photostyler, etj.), softueri i kompleksit IBAS është i fokusuar në zgjidhjen e problemeve shkencore. Sistemi IBAS-2000 është sistem universal i cili analizon plotësisht imazhet bardh e zi. Mund të funksionojë në të dy mënyrat interaktive dhe automatike.

Oriz. 9. Blloku i një kompleksi të automatizuar për përpunim

dhe analiza e imazhit IBAS-2000

V sistem i automatizuar IBAS-2000 janë të shumta metodat moderne analiza dhe përpunimi i imazhit të zbatuar në paketë programet e aplikimit... Gjatë modalitetit interaktiv të përpunimit të imazhit në IBAS-2000, funksionet e përdoruesit dhe programit të aplikacionit shpërndahen si më poshtë: programi i aplikacionit duke përdorur menynë veprime hap pas hapi, i ofruar për në procesin e punës, kontrollon procesin e përpunimit të imazhit dhe i lidh ato në një qark të vetëm sekuencial - një program matës. Detyra e saj kryesore është, me ndihmën e të gjithë informacionit që disponon, të marrë të dhëna të tilla që do të bënin të mundur kuptimin dhe analizimin më të mirë të informacionit video.

Në një të automatizuar kompleksi kompjuterik Funksionet e përpunimit dhe analizës IBAS-2000 grupohen në grupe që korrespondojnë me rrjedhën e programit të matjes:

1. Funksionet e hyrjes së imazhit (Input, TVINP): Imazhi i burimit real futet nga kamera e televizorit.

2. Funksionet për vendosjen e sistemit (Calibration, CALIBRATE) - përdoret për shkallëzimin dhe kalibrimin e matjeve të parametrave gjeometrikë.

3. Funksionet për përmirësimin e imazhit (Enhancement, ENHANCE) - përmirësojnë kontrastin e imazhit të regjistruar duke normalizuar (NORMGR) dhe linearizuar (barazuar) histogramet; për të përmirësuar cilësinë e imazhit duke përdorur filtra dixhitalë janë 12 të tillë.Ka filtra linearë dhe jolinearë për theksimin dhe theksimin e skajeve (ENHCON), për shtypjen e zhurmës në imazh (filtra me kalim të ulët si p.sh. H 1–H 4 Me madhësive të ndryshme dritare, filtra Laplace H 13–H 18 me madhësi të ndryshme dritaresh, mediane (MEDIAN) me madhësi të ndryshme dritaresh, filtra nga Roberts, Sobel etj.).

4. Funksionet interaktive (Image Editing, EDIT) - përmirësojnë kontrastin e imazhit të regjistruar, përmirësojnë cilësinë e imazhit duke përdorur filtra dixhitalë, matin madhësinë e objekteve individuale në imazh, ndërtojnë histograme të densitetit optik.

5. Funksionet për krijimin e një imazhi binar ose polifaz (Segmentation, SEGMENT) - ndan objektet nga sfondi me binarizimin ose segmentimin.

6. Funksionet polifazore për të punuar me imazhe binare ose polifazë ju lejojnë të përpunoni këto imazhe.

7. Funksionet për zgjedhjen e parametrave të matur (Parametrat, PARAMETER) - në total ka 24 parametra gjeometrikë të objekteve në imazh.

8. Funksionet për matje (Measurement, MEASURE) - identifikimi i objekteve (IDENT), matja e parametrave gjeometrikë të objekteve, prodhimi i rezultateve.

9. Funksionet për transformimin gjeometrik dhe aritmetik të imazheve.

10. Funksionet e përgjithshme ndihmëse (Utilities).

11. Funksionet për hyrje-dalje periferike (Peripherals).

Në fazën e parë, krijohet një përshkrim i elementeve përbërës të imazhit, i cili përfshin: informacione për emrat e objekteve, pamjen, formën, materialin nga i cili përbëhet objekti, ndriçimi që tregon natyrën, numrin dhe vendndodhjen e dritës. burimet, kushtet e dukshmërisë, ndriçimi, etj. .. Hyrja e secilit funksion duhet të konfirmohet me një hapësirë.

PUNË LABORATORIKE Nr.3

Përpunimi dixhital i imazheve mikroskopike elektronike të grimcave të karbonit në blozë me përmbajtje fullerene (12 orë)

Objektiv: për të zotëruar metodën e përpunimit dixhital të imazheve të imazheve mikroskopike elektronike në kompleksin për përpunimin e imazhit IBAS-2000.

Rradhe pune:

1) Caktoni madhësinë e imazhit të imazhit EMC duke përdorur funksionin IMSIZE.

2) Konfiguro funksionin e sinkronizimit SYNC.

3) Ndizni kamerën e televizorit (skaneri televiziv nga BOSCH) nga funksioni TVON.

4) Shkruani imazhin origjinal në bankën e memories (TVINP).

5) Merrni një histogram të shpërndarjes së niveleve të shkallës gri në modalitetin EDIT.

6). Hije imazhin për këtë:

Ndizni kamerën TVON dhe vendosni imazhin e referencës.

Shkruani imazhin e referencës në 8 memorie bankare (TVINP).

Zvogëloni referencën me 4 herë dhe shkruajeni në bankën e 7-të të memories (SHDEF).

Një standard me një peshë prej RG + –10 (SHADE) zbritet nga imazhi origjinal.

7) Ndryshimet që rezultojnë në imazh vërehen në monitor dhe në një histogram të ri (EDIT)

8) Përmirësoni cilësinë duke përdorur procedurën e normalizimit (NORMGR).

9) Merrni një histogram të normalizuar (EDIT).

10) Përforconi skicat e grimcave (ENHCON).

11) Përcaktoni faktorin e shkallës (SHKALLA).

12) Merrni imazh binar(DISC2L).

13) Zgjidhni parametrat e matjes (p.sh. CIRCL).

14) Identifikoni objektet e imazhit (IDENT).

15) Masa parametrat gjeometrikë grimca (MASË).

16) Shfaq rezultatet e matjes në formën e një histogrami dhe tabele klasifikimi (OUTCL).

17) Printo rezultatet e matjes (PLOTIM).

18) Hartoni një raport për punën laboratorike.

Kërkesa për raportim:

Raporti duhet të përfshijë:

1. Imazhi origjinal

2. Përshkrimi i imazhit

3. Rezultatet e analizës vizuale

4. Materiali grafik që tregon përmirësimin e imazhit të një imazhi të mikroskopit elektronik

5. Rezultatet e matjes së madhësisë së një grimce në formë tabelare, në formë grafike

6. Përfundime mbi punën.

Pyetjet e kontrollit:

1. Si formohet një imazh në një mikroskop elektronik.

2. Çfarë nënkuptohet me imazh.

3.Me çfarë lidhet hyrja e imazheve në një kompjuter?

4. Si kryhet kampionimi i imazhit.

4. Çfarë është kuantizimi i imazhit.

5. Si shfaqet imazhi në kompjuter

7. Cilat janë ndërhyrjet në imazh

8 se si korrigjimi i hijes ndihmon në uljen e zhurmës

9.Cilat janë metodat e përdorura për të përmirësuar cilësinë e imazhit?

10. Cilat filtra përdoren në procesin e përpunimit të imazheve EMC

7 si bëhet segmentimi i imazhit

8 për çfarë shërben faktori i shkallës

9 si llogaritet

10. Si funksionon funksioni (IDENT).

11. Cilat parametra të grimcave mund të përcaktohen në një kompleks të automatizuar.

11. Cilat metoda përdoren për të kontrolluar procesin e përpunimit të imazhit

LITERATURA

1. Agapov I.A., Kashkin V.B. Përpunimi i imazhit: metoda. udhëzime, pjesa 1.2 // Universiteti Shtetëror Krasnoyarsk, Krasnoyarsk, 1994.

2. Kashkin V. B. Përpunimi dixhital i imazhit. Ndjesimi në distancë i Tokës nga hapësira // Metoda. udhëzime për studentët e FIVT, KSTU, Krasnoyarsk, 1998.

2. Butakov E.A., Ostrovsky V.I., Fadeev I.L. Përpunimi i imazhit në kompjuter. M., Radio dhe komunikimi, 1987.

4. Pavlidis T .. Algoritmet e grafikës kompjuterike dhe të përpunimit të imazhit. M .: Radio dhe komunikim, 1986.

5.Pratt W. Përpunimi dixhital i imazhit. M .: Mir, v. 1.2. 1982.

6. Soifer V.A. Përpunimi kompjuterik imazhe, Pjesa 1 // Revista arsimore Sorovsk, nr.2, 1996, f. 118-124.

7. Soifer V.A. Përpunimi i imazheve kompjuterike Pjesa 2 // Revista arsimore Sorovsk, nr. 3, 1996, f. 110-121.

8. Bri B.K.P. Vizioni i robotëve. M .: Mir, 1989.

9. Përshkrimi teknik IBAS-2000.

10. Frolov G.I., Bondarenko G.V. Marrja dhe studimi i vetive fizike të filmave 3d-metal të depozituar në kushtet e kondensimit ultra të shpejtë // Metoda. udhëzime për një punëtori të veçantë në kursin "Shkenca e Materialeve Fizike", AAC, Krasnoyarsk, 1998.