Курсовая работа по обработке изображений

Настоящие методические указания предназначены, прежде всего, для студентов моей специальности 230101 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», которые хотели бы успешно выполнить курсовую работу по дисциплине с громким названием «Обработка изображений, распознавание образов и мультимедиа». Также они могут быть полезны для студентов и других специальностей и вообще всех интересующихся обработкой изображений и распознаванием текста.

• Задание на курсовую работу


• Документный интерфейс
• Открытие изображения
• Работа с изображением и его отображение
• Работа с точками и цветами
• Яркость точки и гистограммы изображения
• Изменения яркости и контрастности
• Изменение цветности (бинаризация, оттенки серого, негатив)
• Наложение шума и фильтры шумоподавления (сглаживания)
• Методы выделения границ
• Распознавание текста
• Непрерывное преобразование Фурье
• Дискретное преобразование Фурье
• Преобразование Уолша-Адамара


• Источники информации

Методы выделения границ

Ниже будут рассмотрены методы (фильтры) выделения границ (контуров) изображения. При этом может быть использовано ранее введённое понятие апертуры фильтра. Если в описании используется некая матрица, индексы элементов в которой расставлены отлично от естественного порядка индексов в массиве точек, то при реализации удобно пользоваться рабочим массивом, который предварительно заполняется значениями точек текущего рабочего окна обрабатываемого изображения таким образом, чтобы индексы элементов в рабочем массиве соответствовали описанию метода.

Внимание! Все методы выделения границ работают с яркостью точки, то есть со значением, полученным из значений трёх цветовых каналов по известной формуле (см. выше). Однако для этого вовсе необязательно предварительно преобразовывать всё изображение к оттенкам серого, достаточно лишь получать значение яркости в тот момент и для той точки, с которой идёт работа, а полученное в результате преобразований значение повторять по трём каналам. И ещё: нельзя забывать о необходимости коррекции результата (0..255).

Метод Кирша

Работает с двумерной апертурой 3х3 следующего вида:

Сначала в цикле находятся все значения переменных S_i и T_i, где i изменяется от 0 до 7, по приведённым выше формулам, в которых «(+)» означает сложение по модулю 8, для которого может быть использована следующая функция:

function AddMod8 (X, Y: Integer): Integer;
  var Sum: Integer;
  begin
    Sum := X + Y;
    if Sum > 7 then Sum := Sum – 8;
    Result := Sum;
  end;

После находятся значения модуля разности | 5*S_i – 3*T_i | для каждого i от 0 до 7 и значение максимума среди этих модулей:

Возможно, для обеспечения наблюдаемости потребуется повышение порога яркости сложением эдак с числом 100. Окончательное значение F' заносится в элемент F, после чего рабочее окно сдвигается на один элемент вправо (далее – слева направо и сверху вниз).

Метод Лапласа

Осуществляет домножение каждого элемента двумерной апертуры 3х3 на соответствующий элемент так называемой матрицы Лапласа:

Внимание! Здесь речь идёт именно о простом умножении каждого элемента исходной матрицы на соответствующий элемент матрицы коэффициентов, и это не надо путать с перемножением матриц.

После перемножения все полученные значения элементов суммируются, при необходимости повышается порог яркости сложением эдак с числом 100, и результат помещается в центр, то есть в точку E. Затем рабочее окно сдвигается на один элемент вправо (далее – слева направо и сверху вниз).

Существуют и другие матрицы Лапласа:

Метод Робертса

Как показывает практика, является самым простым, самым быстрым и эффективным (поистине, всё гениальное – просто). Работает он с двумерной апертурой 2х2 следующего вида:

A C B D

Здесь вторая форма записи (с квадратным корнем) работает медленнее, но точнее. Возможно, для обеспечения наблюдаемости потребуется повышение порога яркости сложением эдак с числом 100. Окончательное значение A' заносится в элемент A, после чего рабочее окно сдвигается на один элемент вправо (далее – слева направо и сверху вниз).

Метод Собела

Работает с двумерной апертурой 3х3 следующего вида:

Сначала находятся значения переменных X и Y по приведённым выше формулам. После находится новое значение центрального элемента:

Возможно, для обеспечения наблюдаемости потребуется повышение порога яркости сложением эдак с числом 100. Окончательное значение F' помещается вместо элемента F, после чего рабочее окно сдвигается на один элемент вправо (далее – слева направо и сверху вниз).

Метод Уоллеса

Работает с двумерной апертурой 3х3 следующего вида:

A0 A1 A2 A7 F A3 A6 A5 A4

Сразу находится новое значение центрального элемента по приведённой выше формуле; при этом, если знаменатель (A_i с нечётными значениями i) равен нулю, то к нему и к числителю добавляется единица (проще добавлять эту единицу всегда). Возможно, для обеспечения наблюдаемости потребуется домножение результата на очень большое число (эдак на 500) и повышение порога яркости сложением эдак с числом 100. Окончательное значение F' помещается вместо элемента F, после чего рабочее окно сдвигается на один элемент вправо (далее – слева направо и сверху вниз).

Статистический метод

Является двухпроходовым и применим для любой апертуры, даже для прямоугольной. На первом этапе вычисляется среднее значение яркости по текущему рабочему окну:

Далее вычисляется значение среднеквадратичного отклонения значений элементов рабочего окна от среднеарифметического значения:

Затем значения всех элементов рабочего окна домножаются на полученное отклонение:

Возможно, для обеспечения наблюдаемости потребуется повышение порога яркости сложением эдак с числом 100.

Примечание. Статистический метод – единственный из здесь рассмотренных, у которого изменяются значения сразу всех элементов.