ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 01.12.2023
Просмотров: 48
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
где fi- старое значение яркости i-го пиксела, gi - новое значение, a, b – коэффициенты, выбираемые так, что gмин = 0, gмакс = 255.
2.5.2 Фильтр 4.2 Нормализация гистограммы. При нормализации на весь максимальный интервал уровней яркости [0, 255] растягивается не вся гистограмма, лежащая в пределах от fмин до fмакс, а её наиболее интенсивный участок (fмин', fмакс'), из рассмотрения исключаются малоинформативные участки в самых темных и ярких участках градациях (то есть «хвосты» слева и справа на гистограмме). Например, исключить можно участок, число пикселов в котором не превышает 2-5% общего числа пикселов изображения. Или задать априори некоторый уровень, исходя из визуального анализа изображения.
2.6 Группа фильтров №5 Пороговая сегментация цветных изображений
Выделение по цвету является важной задачей компьютерного зрения и часто применяется в задачах сегментации изображений. Сегментация в компьютерном зрении – это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (множеств пикселов, формирующих области). Существуют различные методы сегментации, включающие, например, сегментацию на основе границ или с использованием сверточных нейронных сетей. В курсовой работе предлагается реализовать простейший вариант сегментации – пороговую обработку.
При пороговой обработке устанавливается пороговое значение для разделения пикселов на два класса. В простейшем случае для изображения в градациях серого, пикселы, значения которых превышают пороговое значение, устанавливаются равными максимальному значению (1 или 255), а пикселы, значения которых меньше порогового значения, устанавливаются равными 0:
где f(x, y) и g(x, y) – яркость входного и выходного элемента изображения с координатами (x, y). В результате получается изображение, которое называют маской или бинарной маской изображения, а саму процедуру – бинаризацией.
Возможна пороговая обработка с двойным ограничением:
Для цветного изображения также возможна пороговая обработка – достаточно применить (1) независимо к каждому каналу изображения и получить итоговую маску в результате конъюнкции по трем каналам. Причем каналы могут быть в любом цветовом пространстве RGB, Lab, HSV и т.д.
Пороговая сегментация изображения очень эффективна, если цветовая разница между двумя целевыми классами велика, и легко выбрать диапазон значений в качестве порога.
Полученная бинарная маска позволяет производить дальнейшую обработку оригинального изображения, например, закрашивание выделенной области изображения в нужный цвет. На рис 19 приведен пример сегментации на основе пороговой обработки. Для выделения зеленой кепки (рис 19, б) изображение было преобразовано в цветовое пространство HSV, после чего установлены следующие пороги:
H-канал (канал цветового тона): 36-52;
S-канал (канал насыщенности): 117-237;
V-канал (канал яркости): 0-255.
Если брать больший пороговый размах, например, 34-54 для H-канала, то начинают выделяться области желтой кепки (рис. 19, в). Чтобы продемонстрировать возможность применения полученной маски, зеленая кепка была «перекрашена» в светло-коричневую путем уменьшения значения цветового тона (H) на 30 для всех пикселов исходного изображения, которые принадлежат маске. Наблюдается зеленая кайма вокруг «перекрашенной» кепки, что говорит о неточности сегментации, которая не может быть устранена установкой более правильных порогов.
а б
в г
Рис.19 Сегментация на основе пороговой обработки: (а) – исходное изображение, (б) – маска с корректной настройкой порогов, (в) – маска с большим пороговым размахом, (г) – результат изменения цвета с помощью маски.
В рамках выполнения курсовой работы предлагается самостоятельно реализовать пороговую сегментацию и закрашивание найденной области в соответствии с вариантом, указанным в таблице 1.
Таблица 1. Варианты фильтров пороговой сегментации
| Номер варианта | Цветовое пространство | Цвет закраски |
| 1 | RGB | Желтый |
| 2 | RGB | Коричневый |
| 3 | RGB | Оранжевый |
| 4 | RGB | Розовый |
| 5 | RGB | Фиолетовый |
| 6 | RGB | Голубой |
| 7 | RGB | Алый (magneta) |
| 8 | RGB | Инверсные цвета |
| 9 | YCbCr | Желтый |
| 10 | YCbCr | Коричневый |
| 11 | YCbCr | Оранжевый |
| 12 | YCbCr | Розовый |
| 13 | YCbCr | Фиолетовый |
| 14 | YCbCr | Голубой |
| 15 | YCbCr | Алый (magneta) |
| 16 | YCbCr | Инверсные цвета |
| 17 | HSV | Желтый |
| 18 | HSV | Коричневый |
| 19 | HSV | Оранжевый |
| 20 | HSV | Розовый |
| 21 | HSV | Фиолетовый |
| 22 | HSV | Голубой |
| 23 | HSV | Алый (magneta) |
| 24 | HSV | Инверсные цвета |
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ
| Номер | | Фильтр 1 | Фильтр 2 | Фильтр 3 | Фильтр 4 | Фильтр 5 |
| | | 1 | 7 | 3 | 1 | 1 |
| | | 2 | 8 | 4 | 2 | 2 |
| | | 3 | 9 | 5 | 2 | 3 |
| | | 2 | 3 | 10 | 1 | 4 |
| | | 1 | 4 | 1 | 1 | 5 |
| | | 2 | 5 | 2 | 2 | 6 |
| | | 1 | 10 | 3 | 1 | 7 |
| | | 2 | 1 | 4 | 2 | 8 |
| | | 3 | 2 | 5 | 2 | 9 |
| | | 1 | 3 | 6 | 1 | 10 |
| | | 1 | 4 | 7 | 1 | 11 |
| | | 2 | 5 | 8 | 2 | 12 |
| | | 3 | 6 | 9 | 1 | 13 |
| | | 2 | 10 | 3 | 2 | 14 |
| | | 1 | 11 | 4 | 2 | 15 |
| | | 2 | 12 | 5 | 2 | 16 |
| | | 1 | 9 | 10 | 1 | 17 |
| | | 3 | 7 | 8 | 1 | 18 |
| | | 2 | 8 | 9 | 1 | 19 |
| | | 1 | 9 | 10 | 2 | 20 |
| | | 2 | 10 | 11 | 1 | 21 |
| | | 1 | 11 | 12 | 2 | 22 |
| | | 3 | 12 | 10 | 1 | 23 |
| | | 2 | 10 | 11 | 2 | 24 |
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
СОДЕРЖАНИЕ ПОЯСНИТЕЛЬНОЙ ЗАПИСКИ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Кафедра Телевидения и Видеотехники
курсовой проект
по дисциплине «Информационные технологии»
Тема: Наименование темы
| Студент(ка) гр. 0000 | | Иванов И.И. |
| Преподаватель | | Фамилия И.О. |
Санкт-Петербург
2023
ЗАДАНИЕ
на курсовой проект
| Студент(ка) Иванов И.И. | ||
| Группа 0000 | ||
| Тема проекта: наименование темы | ||
| Исходные данные: Изображение формата .bmp; фильтры (перечислить фильтры, заданные в варианте); | ||
| Содержание пояснительной записки: Содержание, Введение, 1. Теоретическая часть,2. Программные документы, Заключение, Список использованных источников | ||
| Предполагаемый объем пояснительной записки: Не менее 15 страниц. | ||
| Дата выдачи задания:24.03.2023 | ||
| Дата сдачи реферата: 02.06.2023 | ||
| Дата защиты реферата: 02.06.2023 | ||
| Студент(ка) | | Иванов И.И. |
| Преподаватель | | Фамилия И.О. |
Аннотация
Кратко (в 8-10 строк) указать основное содержание курсового проекта (курсовой работы), методы исследования (разработки), полученные результаты.
Summary
Briefly (8-10 lines) to describe the main content of the course project, research methods, and the results.
содержание
| | Введение | 6 |
| 1. | Теоретическая часть | 7 |
| 1.1. | Фильтр «Название» | 0 |
| 1.2. | Фильтр «Название» | 0 |
| 1.3. | Фильтр «Название» | 0 |
| 1.4. | Фильтр «Название» | 0 |
| 1.5. | Фильтр «Название» | 0 |
| 2. | Программные документы | 0 |
| 2.1. | Спецификация | 0 |
| 2.2. | Описание программы | 0 |
| 2.2.1. | Общие сведения | 0 |
| 2.2.2. | Функциональное назначение | 0 |
| 2.2.3. | Описание логической структуры | 0 |
| 2.2.4. | Используемые технические средства | 0 |
| 2.2.5. | Вызов и загрузка | 0 |
| 2.2.6. | Выходные данные | 0 |
| 2.3. | Текст программы | 0 |
| 2.4. | Эксплуатационные документы | 0 |
| 2.4.1. | Ведомость эксплуатационных документов | 0 |
| 2.4.2. | Описание применения | 0 |
| 2.4.2.1. | Назначение программы | 0 |
| 2.4.2.2. | Условия применения | 0 |
| 2.4.2.3. | Описание задачи | 0 |
| 2.4.2.4 | Входные и выходные данные | 0 |
| 2.4.3. | Руководство оператора | 0 |
| 2.4.3.1. | Назначение программы | 0 |
| 2.4.3.2. | Условия выполнения программы | 0 |
| 2.4.3.3. | Выполнение программы | 0 |
| 2.4.3.4. | Выполнение программы | 0 |
| 2.4.3.5. | Сообщения оператору | 0 |
| 2.4.4. | Описание языка | 0 |
| 2.4.4.1. | Общие сведения | 0 |
| 2.4.4.2. | Элементы языка | 0 |
| 2.4.4.3. | Средства обмена данными | 0 |
| 2.4.4.4. | Встроенные элементы | 0 |
| 2.4.4.5. | Средства отладки программы | 0 |
| | Заключение | 0 |
| | Список использованных источников | 0 |
| | Приложение А. Ссылочные нормативные документы | 0 |