Основи захисту відеоінформації: Методичні вказівки до лабораторних робіт, страница 11

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 6.
Дискретизація і відновлення зображень

Мета роботи – відпрацювання методу інтерполяції двовимірних сигналів на основі теореми Котельникова.

Завдання

Скласти функції для рішення завдання дискретизації і інтерполяції двовимірних сигналів

Порядок виконання роботи

  1.  Зчитайте файл "face.bmp". Визначить кількість рядків, кількість стовпців зображення, виведіть зображення на екран.

  2.  Складіть функції для рішення завдання дискретизації і інтерполяції двовимірних сигналів (крок дискретизації вихідного зображення прийняти рівним 1):

а) дискретизація двовимірних сигналів:

-  вхідні дані: вихідне зображення (розміри зображення довільні); крок дискретизації по стовпцях і рядкам ;

-  вихідні дані: продискретизоване зображення;

б) інтерполяція зображень із використанням двовимірного перетворення Фур'є:

-  вхідні дані: продискретизоване зображення; крок дискретизації по стовпцях і рядкам ;

-  вихідні дані: відновлене зображення, розміри якого дорівнюють розмірам вихідного зображення;

в) обчислення середньоквадратичної помилки інтерполяції  (СКП) [6]:

-  вхідні дані: вихідне і відновлене зображення;

-  вихідні дані: нормована СКП , де  – дисперсія вихідного зображення [5].

Зауваження: вихідне і відновлене зображення варто привести до одного діапазону – 0…255...

  3.  Виконайте дискретизацію вихідного зображення, а потім інтерполяцію отриманого зображення для наступних даних: ;  и .

  4.  Обчисліть нормовані скп інтерполяції для отриманих у п. 3 зображень. візуально оцініть якість интерполяции.

Контрольні питання

  1.  Яке призначення дискретизації зображення?

  2.  Навіщо виконувати інтерполяцію сигналів?

  3.  Які є показники якості інтерполяції зображень?

  4.  Від чого залежить середньоквадратична помилка інтерполяції?

  5.  Як обрати крок дискретизації?

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 7.
Дослідження ролі амплітудно-частотної характеристики (АЧХ)
і фазочастотної характеристики (ФЧХ)
спектра в задачі обробки зображень

Мета роботи – практичне знаходження амплітудно-частотної і фазочастотної характеристик спектра та синтез на їхній основі зображень.

Завдання

Обчислити АЧХ і ФЧХ спектра і виконати синтез зображень на їхній основі

Порядок виконання роботи

  1.  Ознайомтеся з описом стандартних функцій: Re( ), Im( ) і atan( ).

  2.  Зчитайте файли "face.bmp" і "len.bmp". Визначить кількість рядків, кількість стовпців зображень. Виведіть зображення на екран

  3.  Напишіть наступні функції [1]:

а) обчислення амплітудно-частотної (АЧХ) характеристики спектра:

-  вхідні дані: вихідне зображення;

-  вихідні дані: АЧХ;

б) обчислення фазочастотної (ФЧХ) характеристики спектра:

-  вхідні дані: вихідне зображення;

-  вихідні дані: ФЧХ;

в) синтез зображення на основі АЧХ і ФЧХ:

-  вхідні дані: АЧХ і ФЧХ;

-  вихідні дані: синтезоване зображення;

г) синтез зображення на основі ФЧХ:

-  вхідні дані: ФЧХ;

-  вихідні дані: синтезоване зображення.

Зауваження: АЧХ покладається постійною у всьому діапазоні частот.

  4.  Визначіть АЧХ і ФЧХ спектрів зображень.

  5.  Синтезуйте зображення на основі АЧХ першого зображення і ФЧХ другого.

  6.  Синтезуйте зображення на основі АЧХ другого зображення і ФЧХ першого.

  7.  Виконаєте чисто фазовий синтез зображень із постійної АЧХ, використовуючи ФЧХ першого або другого зображень.

Контрольні питання

  1.  Поясніть синтаксис функцій Re( ), Im( ).

  2.  Зробіть аналіз зображень за допомогою амплітудо-частотних характеристик.

  3.  Зробіть аналіз зображень за допомогою фазо-частотних характеристик.

  4.  Як виконати синтез зображення на основі його АЧХ та ФЧХ?

  5.  Як виконати синтез зображення за ФЧХ?

ЛАБОРАТОРНА РОБОТА № 8.
Методи поелементного перетворення зображень

Мета роботи – вивчення і застосування найпростіших методів поелементного перетворення зображень: зміна контрасту і еквалізація.