Обработка данных в средах MathCAD и LabVIEWОбработка цифровых изображений является достаточно ярким и наглядным примером преобразования и анализа измерительных данных. Цифровое преобразование изображений широко используют в промышленных системах машинного зрения, измерительных видеосистемах, прикладных телевизионных системах, вещательном телевидении и так далее. Назначение цифрового преобразования изображений состоит в создании условий для улучшения восприятия изображения (например, в рентгеноили ультразвуковой медицинской диагностике), формировании определенного художественного образа (в телевидении), выделении информативных признаков (в системах распознавания изображений, измерительных системах, системах мониторинга) и так далее. В данном курсовом проекте будут использованы такие цифровые преобразования как, импортирование данных из полученного файла в массив; инверсия изображения; линейное контрастирование исходного изображения; построение линейной и кумулятивной исходного и контрастированного изображения; бинаризация полученного изображения после линейного контрастирования с различными порогами бинаризации; двукратное увеличение контрастированного изображения, используя экстраполяцию нулевого порядка и интерполяцию первого порядка для восстановления промежуточных пикселей изображения; экспортирование контрастированного и восстановленных изображений в bmp файлы. Следует различать обработку изображений, предназначенных для зрительного восприятия, и обработку в устройствах автоматического анализа, где на первый план выходят задачи выделения признаков, определения точных текущих координат объекта и формирования данных о количественных характеристиках. Исследуемые изображения отражают закономерности взаимодействия светового и другого электромагнитного излучения с отдельными участками изучаемой сцены. Модуляция лучистого потока происходит как по величине энергии, так и по спектральному распределению и осуществляется в результате взаимодействия излучения с исследуемым веществом вследствие явлений поглощения, отражения, рассеяния, преломления, поляризации или интерференции. Именно на этих свойствах, как правило, основано использование обработки изображений в системах автоматического анализа с целью извлечения количественной информации об исследуемых объектах. Подготовка исходного изображения Создание исходного цифрового изображение путем цифровой фотосъемки и дальнейшей обработки в редакторе Abode Photoshop . Сохранение полученного изображения в формате bmp , размером 300х300 пикселей (Рис п. 1). Обработка изображений путем поэлементных преобразований Результат обработки в любой точке кадра зависит только от значения входного изображения в этой же точке. Очевидным достоинством таких процедур является их предельная простота. Вместе с тем, многие из них приводят к очевидному субъективному улучшению визуального качества. Этим определяется внимание, которое уделяется поэлементным процедурам. Не преувеличивая их роли, отметим, что очень часто поэлементная обработка применяется как заключительный этап при решении более сложной задачи обработки изображения. Часто бывает полезным подчеркнуть, усилить какие-то черты, особенности, нюансы наблюдаемого изображения с целью улучшения ее субъективного восприятия. Представление полученного изображения в матричном виде MathCAD Обычно в качестве рабочего используется диапазон 0...255; при этом значение 0 соответствует при визуализации уровню черного, а значение 255 – уровню белого. Предположим, что минимальная и максимальная яркости исходного изображения равны и соответственно. Если эти параметры или один из них существенно отличаются от граничных значений яркостного диапазона, то визуализированная картина выглядит как ненасыщенная, неудобная, утомляющая при наблюдении. Получим ненасыщенное изображение (Рис п. 3), а потом, с помощью линейного контрастирования, улучшим его качество (Рис 3а, б, Рис п. 4). MathCAD Каждое из них показывает количество точек в кадре, имеющих данную яркость. Линейная гистограмма определяет полный перебор матрицы изображения. Значение элементов матрицы в свою очередь являются индексами массива гистограммы. При выборе какого-либо элемента матрицы к соответствующему элементу массива гистограммы добавляется единица. В итоге, после полного перебора матрицы каждый элемент массива отражает общее число элементов матрицы с соответствующим уровнем яркости (Рис 4а, 5а, Рис п. 5а, б). У кумулятивной гистограммы любое значение элемента массива равно сумме всех предыдущих (Рис 4б, 5б, Рис п. 6а, б). MathCAD Определение уровней яркости новых пикселей и есть основная решаемая задача. Однако оба предлагаемых метода хорошо применимы только для одномерных массивов, поэтому сначала необходимо произвести операцию восстановления данных построчно, игнорируя строки только с новыми пикселями (всеми нулевыми значениями), а затем проделать ту же операцию для столбцов полученной матрицы. Экстраполяция нулевого порядка Экстраполяция нулевого порядка заключается в приравнивании новому пикселю значения текущего (Рис 7а, б, Рис п. 7). MathCAD |