Содержание
Введение 6
1 Аналитический обзор 7
1.1 Подавление шумов на изображениях 7
1.1.1 Причины возникновения шумов 7
1.1.2 Классификация шумов 7
1.1.3 Принцип подавления шумов 10
1.2 Виды цифровой обработки изображений 12
1.2.1 Линейная обработка изображений 12
1.2.2 Нелинейная обработка изображений 15
1.2.2.1 Ранговая фильтрация изображений 15
1.2.2.2 Винеровская фильтрация 21
1.2.2.3 Гомоморфная фильтрация изображений 22
1.3 Оценка качества цифровых изображений 24
1.3.1 Субъективные критерии качества 24
1.3.2 Объективные критерии качества 25
2 Проектирование тестирующего приложения 27
2.1 Проектирование приложения диаграммами UML 27
2.2 Описание используемых алгоритмов 32
2.2.1 Алгоритм медианной фильтрации 32
2.2.2 Алгоритм адаптивной медианной фильтрации 34
2.2.3 Алгоритм расчета количественных критериев 35
2.3 Инструменты для разработки алгоритмов фильтрации 37
2.4 Обработка граничных пикселей изображения 38
2.5 Руководство пользователю 44
3 Результаты исследования 48
4 Модификация алгоритма АМФ 50
5 Экономическое обоснование разработки программного продукта 53
5.1 Построение сетевого графика создания программного продукта 53
5.2 Экономическая часть 60
5.2.1 Расчет основной заработной платы 60
5.2.2 Расчет дополнительной заработной платы 60
5.2.3 Расчет отчислений на социальные нужды 61
5.2.4 Расчет затрат для проведения разработки 61
5.2.5 Расчет накладных расходов 61
5.2.6 Калькуляция разработки 62
5.3 Экономическая целесообразность разработки 62
5.4 Маркетинговые исследования 62
Заключение 64
Список использованных источников 6
Выдержка из текста
Введение
Обычно, при формировании цифровых изображений информационными
системами возникает множество различных помех, поэтому для их устранения
используют алгоритмы цифровой обработки.
В результате цифровой обработки входные данные преобразуются в
данные, которые являются более понятными с точки зрения визуального
восприятия.
Общей теории улучшения изображения не существует. Когда изображение
обрабатывается для визуальной интерпретации, наблюдатель является
окончательным судьей того, насколько хорошо действуют конкретные методы.
Визуальное оценивание качества изображения есть крайне субъективный
процесс, делающий тем самым понятие «хорошего изображения» некоторым
неуловимым эталоном, с помощью которого необходимо сравнивать
эффективность алгоритма.
На данный момент существует множество алгоритмов фильтрации
изображений, которые определяются различными факторами возникновения
шумов и помех, а также формами представления изображений. В свою очередь
каждый из алгоритмов фильтрации имеет свои достоинства и недостатки,
поэтому лишь их исследование позволяет узнать какой же из алгоритмов
предпочтительнее использовать в соответствии с искаженностью данных,
представленных в изобразительной форме, а также выявить и по возможности
устранить их недостатки.
В этой работе расс
мот
ре
н
ы ос
но
в
н
ые п
р
ич
и
н
ы ис
ка
же
н
и
я и
зоб
ра
же
н
и
й.
П
р
и
ве
де
на к
ласс
иф
и
ка
ц
и
я и и
л
люст
ра
ц
и
я от
де
л
ь
н
ых в
и
до
в по
мех. Бо
л
ь
шое
в
н
и
ма
н
ие у
де
ле
но во
п
роса
м л
и
не
й
но
й и не
л
и
не
й
но
й обработкам, а также
методам оценки качества и
зоб
ра
же
н
и
й.
Кроме того, в работе реализованы некоторые из исследуемых алгоритмов
фильтрации изображений: медианная фильтрация с различным видом и
ра
з
ме
ро
м ф
и
л
ьт
рую
ще
го о
к
на, адаптивная медианная фильтрация. Также
реализованы средства оценки качества: отношение сигнал/шум, метод
максимального правдоподобия и предложена модификация эффективной
адаптивной фильтрации.
И, наконец, в данной работе проведён анализ результатов фильтрации
путём визуальной и численной оценки, на основе которого разработаны
рекомендации по применению конкретных методов для обработки изображений
с разными шумовыми составляющими
Список использованной литературы
1. Красильников, Н. Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений: Учебное
пособие / Н.Н. Красильников. – М.: Изд-во БХВ-Петербург, 2011. – 608 с.
2. Старовойтов, В.В. Цифровые изображения: от получения до обработки /
В.В. Старовойтов, Ю.И. Голуб. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2014. –
202 с.
3. Грузман, И.С., Киричук, В.С., Косых, В.П., Перетягин, Г.И., Спектор, А.А.
Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное
пособие – Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2002. – 352 c.
4. Визильтер, Ю. В., Желтов, С. Ю., Князь, В. А., Ходарев, А. Н., Моржин, А.
В. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW
IMAQ Vision: Учебное пособие – М.: ДМК Пресс, 2007. – 463 с.
5. Курячий, М. И. Пространственно-временная ранговая обработка
изображений в видеоинформационных системах: монография / М.И.
Курячий, А.Г. Костевич, И.В. Гальчук. – Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та
систем упр. и радиоэлектроники, 2013. – 120 с.
6. Яне, Б. Цифровая обработка изображений: пер. с англ. / Б. Яне. – М.:
Техносфера, 2007. – 352 с.
7. Потапов, А. А. Новейшие методы обработки изображений / А. А. Потапов.
– М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 496 с.
8. Крылов В.Н., Антощук С.Г., Бодалевский А.А. Ранговая обработка
двумерных изображений в пространстве оценок и решений / Тр. Одес.
политехи, ун-та. Одесса, 1998. – 108 с.
9. Апальков, И.В. Удаление шума из изображений на основе нелинейных
алгоритмов с использованием ранговой статистики: статья / И.В.
Апальков, В.В. Хрящев. – ЯрГУ, 2007. – 4 с.
10.Введение в цифровую обработку сигналов: Учеб. пособие факультета
ВМК МГУ / А.С. Лукин. – Лаб. Компьютерной графики и мультимедиа,
2007. – 54 с.
11.Прэтт, У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1982.
– Кн.1 – 312 с.
12.Бабкин, П. С., Павлов, Ю. Н. Анализ и сравнение объективных методов
оценки качества изображений: Электрон. журнал / П. С. Бабкин, Ю. Н.
Павлов. – МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014. – с. 203-215.
13.Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука – М.: Техносфера, 2004.
– 368с.
14.Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов:
Пер. с англ. / К. Фукунага. – М.: Наука. Главная редакция физико-
математической литературы, 1979. – 368 с.
15.Вудс, Р., Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. / Р.
Вудс, Р. Гонсалес. – М.: Изд-во Техносфера, 2005. – 1072 с