![]() |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
Вход | ![]() |
Раздел "Обработка сигналов и изображений\ Image Processing Toolbox"
И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений"В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделуТипы изображений Интегрированные среды для моделирования и исполнения программ цифровой обработки изображений и сигналов содержат мощные средства для инженерно–научных расчетов и визуализации данных. Большинство современных пакетов поддерживает визуальное программирование на основе блок–схем. Это позволяет создавать программы специалистам, не владеющим техникой программирования. К таким пакетам относится Image Processing Toolbox системы MATLAB, разработанный фирмой MathWorks. Этот пакет владеет мощными средствами для обработки изображений. Они имеют открытую архитектуру и позволяют организовывать взаимодействие с аппаратурой цифровой обработки сигналов, а также подключать стандартные драйвера. Система MATLAB и пакет прикладных програм Image Processing Toolbox (IPT) является хорошим инструментом разработки, исследования и моделирования методов и алгоритмов обработки изображений. При решении задач обработки изображений пакет IPT позволяет идти двумя путями. Первый из них состоит в самостоятельной программной реализации методов и алгоритмов. Другой путь позволяет моделировать решение задачи с помощью готовых функций, которые реализуют наиболее известные методы и алгоритмы обработки изображений. И тот, и другой способ оправдан. Но все же для исследователей и разработчиков методов и алгоритмов обработки изображений предпочтительным является второй путь. Это объясняется гибкостью таких программ, возможностью изменения всех параметров, что очень актуально при исследовании, разработке, определении параметром регуляризации и т.д. Прежде чем использовать для решения каких-либо задач обработки изображений стандартные функции пакета IPT, разработчик должен в совершенстве их исследовать. Для этого он должен точно знать, какой метод и с какими параметрами реализует та или иная функция. В том и другом подходе к решению задачи обработки видеоданных объектом исследования является изображение. Для этого рассмотрим коротко особенности представления изображений в IPT. Изображения бывают векторными и растровыми. Векторным называется изображение, описанное в виде набора графических примитивов. Растровые же изображения представляют собой двумерный массив, элементы которого (пикселы) содержат информацию о цвете. В цифровой обработке используются растровые изображения. Они в свою очередь делятся на типы - бинарные, полутоновые, палитровые, полноцветные. Элементы бинарного изображения могут принимать только два значения - 0 или 1. Природа происхождения таких изображений может быть самой разнообразной. Но в большинстве случаев, они получаются в результате обработки полутоновых, палитровых или полноцветных изображений методами бинаризации с фиксированным или адаптивным порогом. Бинарные изображения имеют то преимущество, что они очень удобны при передаче данных. Полутоновое изображение состоит из элементов, которые могут принимать одно из значений интенсивности какого-либо одного цвета. Это один из наиболее распространенных типов изображений, который применяется при различного рода исследованиях. В большинстве случаев используется глубина цвета 8 бит на элемент изображения. В палитровых изображениях значение пикселов является ссылкой на ячейку карты цветов (палитру). Палитра представляет собой двумерный массив, в столбцах которого расположены интенсивности цветовых составляющих одного цвета. В отличии от палитровых, элементы полноцветных изображений непосредственно хранят информацию о яркостях цветовых составляющих. Выбор типа изображения зависит от решаемой задачи, от того, насколько полно и без потерь нужная информация может быть представлена с заданной глубиной цвета. Также следует учесть, что использование полноцветных изображений требует больших вычислительных затрат. В зависимости от типа изображения они по-разному представляются в разных форматах. Этот момент будет очень важным при создании программ в среде IPT. Наиболее удобно зависимость способов представления элементов изображения (диапазон их значений) от типа и формата представить в виде таблицы.
*Примечание. При программной реализации лучше избегать использования такой индексации строк. MATLAB корректно воспринимает индексацию с первой, а не нулевой строки. В дальнейшем, при рассмотрении методов обработки изображений, будем считать, что изображение представляется матрицей чисел (размер матрицы Маска фильтра (или скользящее окно, или апертура) представляет собой матрицу размера Обработка изображений осуществляется рекурсивными и нерекурсивными методами. Рекурсивные методы используют результат обработки предыдущего пиксела, нерекурсивные - не используют. В большинстве случаев используются нерекурсивные алгоритмы обработки изображений. В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу |
![]() |
||
Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2002 г.)
|
||
На первую страницу \ Сотрудничество \ MathWorks \ SoftLine \ Exponenta.ru \ Exponenta Pro | ||
E-mail: | ||
Информация на сайте была обновлена 11.05.2004 |
Copyright 2001-2004 SoftLine Co Наши баннеры |