« zpět / back

ZSO - Zpracování Signálů a Obrazů

Úlohy zpracování obarazu

ČVUT FEL

David Šilhan
[email protected]
ČVUT FEL, kybrenetika a měření
poslení aktualizace: 25.12.2001

1) Ekvivalizace histogramu

Specifikace:

Řešení:
IM=imread('still.tif','tif');
colormap gray
figure(1); imshow(IM,[]);
h=imhist(IM(:),256);
heq=zeros(256);
sumh=0;
for n=1:256 sumh=sumh+h(n);end;
sumh2=0;
for n=1:256
if (not(h(n)==0)) sumh2=sumh2+h(n);heq(1+255*(sumh2/sumh))=h(n);end;
end;
figure(2);plot(h);
cumh=cumsum(h);
figure(3);plot(cumh);
IMEQ = histeq(IM,heq);
figure(4); imshow(IMEQ,[]);
figure(5);plot(heq);
cumheq=cumsum(heq);
figure(6);plot(cumheq);

Vstupní obrazec:

Výstupní obrazec:

Histogramy před a po ekvivalizací:

Kumulativní histogramy před a po ekvivalizací:

Diskuse:

Počet jasových úrovní v ekvalizovaném obrázku je stejný jako u původního obrázku, změnila se hodnota jasu.
Při ekvalizaci barevného obrázku bych postupoval po jednotlivých složkách RGB. Zjevně by došlo k barevnému zkreslení, ale to by mělo přispět ke zvýšení kontrastnosti předlohy.

2) Vzorkování obrazu. Rekonstrukce obrazu z navzorkovaných dat

Specifikace:

Vstupní data: circles.m -> vstupní obraz v IM

Řešení:
figure(1);colormap gray;imagesc(IM); axis equal
% filtruji
N=5;SIGMA=0.8;
HG = FSPECIAL('gaussian',N,SIGMA);
HS=ones(N)*(1/N);
IMLG=conv2(IM,HG,'same');
IMLS=conv2(IM,HS,'same');
% prevzorkuji /4
IMSG=IMLG(1:4:end,1:4:end);
IMSS=IMLS(1:4:end,1:4:end);
%prevzorkuji zpet x4
IMLG=interp2(interp2(IMSG));
IMLS=interp2(interp2(IMSS));
% zobrazim
figure(2);colormap gray;imagesc(IMLG); axis equal
figure(3);colormap gray;imagesc(IMLS); axis equal
imwrite(IMLG,'IMLG.TIF','tif')
imwrite(IMLS,'IMLS.TIF','tif')

% funkce filter2.
% zpetna fourierka: figure(2);imagesc(real(ifft2(ifftshift(im)))); axis equal

Převzorkování:

Originál:

Po převzorkování na 1/4 rozlišení:

Následné zvětšení:

Výstupní obrazec:

- pomocí funkce interp2

- filtrem typu dolní propust

- filtrem Gausián (sigma=11)

Diskuse:

při zmenšování dojde ke ztrátě dat a tudíž při opětovné interpolací dostaneme zkreslený obrázek. Filtrováním dojde jen k překkrytí zkreslených oblastí. Nejlepších  výsledků dosahuje filtr typu dolní propust.

3) Filtrace obrazu, detekce hran

Specifikace:

Diskuse:

Nejlepší filtrace šumu Salt & Pepper je dosaženo pomocí fitru Median a velikostí 3x3 až 7x7

Nejlepší filtrace šumu Gaussian je dosaženo pomocí fitrů Median a Adaptive s  velikostí 3x3 až 7x7, příčemž při rozměru 7x7 dochází ke znatelnému rozostření hran obrazu.
Celkově je tento typ šumu hůře odstranitelný, jelikož povaha signálu náhodná s rovnoměrným rozložením.
Šum Gaussian filtrovaný pomocí Median 3x3

Šum Gasussian filtrovaný pomocí Adaptive 7x7

Detekce hran

Použité detektory:

Detektor		Výstup	Detektor	Výstup
Sobel			Laplacian of Gaussian
Prewitt			Canny Auto
Roberts			Canny-malá Sigma

Při změně parametru Sigma dochází ke změně schopnosti filtru rozeznávat detaily. Při volbě příliš malého sigma je šum obsažený v plošné výplni interpretován jako nežádoucí hrany, resp. zvyšováním sigma docházelo postupně k většímu rozmazání obrázku tedy se detekovalo stále méně hran.

4) Obnovení obrazu. Odstranění rozmazání způsobeného pohybem

Specifikace:

Ukázkový program:

Výsledky našeho programu:

Vstupní obraz:

Výpis programu:

close all;
im=imread('test.tif');
fim=fft2(im);
imshowl(abs(fim));
b = zeros(200,400);
L=10;
b(1:L,1) = 1/L;
fb = fft2(b);
vysledek = abs(ifft2(fim./(fb+0.005)));
figure; imshow(vysledek, []);

FFT2 vstupního obrazu:

FFT2 masky b:

Výstupní obraz s odstraněným rozmazáním:

Diskuse:
Smer a velikost posunutí lze určit ze spektra původní předlohy.
Co dodat, funguje to.

5) Odstranění šumu a segmentace obrazu pomocí binární morfologie

Vstupní obraz:

% odsumeni
b=ones(3);
imed=dilate(erode(im,b),b);
figure;imshow(imed,[]);

Obraz po uzavření:

Diskuse:

Porovnání metod odstranění šumu pomocí otevření a uzavření a pomocí mediánové filtrace (funkce medfilt2)

Odstranění šumu pomocí mediánové filtrace:                                                               
  

Odstranění šumu pomocí otevření a uzavření:

zpět

Odstranění šumu pomocí otevření a uzavření: