Современный уровень улучшения технологий обработки визуальной информации
Введение
Современный уровень улучшения технологий обработки визуальной информации применяется и обусловливается во многих отраслях, такие как: микробиология, медицина, материаловедение, автоматизированные системы для реализации широкого класса производственных операций и других. В экспериментальной механики существует определённый ряд подходов, которые основываются на анализе и обработке изображений, к примеру, в процессе приложения воздействия к объекту изучений.
Актуальные проблемы фундаментальных и прикладных задач позволяет решать обработка и анализ изображений. Термин «изображение», как правило, применяется к видимому диапазону электромагнитных волн. Для получения двухмерных сигналов в диапазонных волнах, отличных от видимого, используются новые методы и аппаратные средства. Одной из важных задач обработки и анализа изображений является получение информации, которая служит для количественной характеристики присутствующих на нём объектов.
Однако изображения не всегда имеют
Оглавление
Введение
1. Модели изображений и их линейных искажений
1.1 Формирование изображений, модели размытия изображений
1.2 Расфокусировка изображений
2. Фильтрация изображений
2.1. Арифметический усредненный фильтр
2.2. Геометрический усредненный фильтр
2.3 Гармонический усредненный фильтр
2.4. Контргармонический усредненный фильтр
3. Восстановление изображений с помощью нелинейных алгоритмов
3.1 Одномерный медианный фильтр
3.2 Двумерный медианный фильтр
4 Результаты моделирования алгоритмов восстановления изображений
4.1 Экспериментальное исследование алгоритмов подавления импульсных помех на изображениях методами одномерной и двумерной медианной фильтрации
4.2 Экспериментальное исследование алгоритмов восстановления размытых изображений методом инверсной фильтрации
4.3 Выводы
Заключение
Список использованных источников
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение А
Список использованных источников
Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. − М. : Радио и связь, 1987, – 296 с.
Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов. – М.: Советское радио, 1979, – 272 с.
Применение цифровой обработки сигналов. // Под ред. Э.Оппенгейма. – М.: Мир, 1980, – 552 с.
Горячкин О.В. Лекции по статистической теории систем радиотехники и связи. – М.: Радиотехника, 2008. – 192 с.
Григоров И. В., Широков С. М. Применение теории нелинейных волновых процессов в радиотехнике и телекоммуникациях. – М.: Радио и связь, 2006. – 351 с.
Широков С.М., Григоров И.В. Метод подавления импульсных помех при обработке сигналов и изображений // Компьютерная оптика.- 1996. Вып.16. - С.97-102.
Grigorov I.V. Adaptation of nonlinear phase filters to the bending around form of the signal at compensation of the dispersion in fiber-optical transmission lines. // Optical Technologies for Telecommunications 2005 – Proceedings of SPIE. Vol. 6277.
Yevick D., Hermansson B. Solution analysis with the propagating beam method // Opt. Comm. − 1983, v. 47, N2, P. 101 − 106.
Однако изображения не всегда имеют цифровую форму, которые получаются по средствам информационных систем. Поэтому их преобразование к этому виду является обязательной. Как и в случае с одномерными сигналами, это преобразование включает два метода. Первый — это замена непрерывного кадра дискретным (дискретизация), а второй — замена непрерывного набора значений яркости набором квантованных значений (квантование). В цифровом представлении каждое из квантованных значений яркости связано с двоичным числом, позволяющим передать изображение в компьютер.