Методы обработки изображений. Сегментация - Курсовая работа

Принципиальными вопросами в теории обработки изображений являются вопросы: формирования, ввода, представления в компьютере и визуализации.Цвет - это феномен, который является результатом взаимодействия света, объекта и прибора (наблюдателя). Экспериментально установлено, что любой цвет можно представить в виде суммы определенных количеств трех линейно независимых цветов.В настоящее время используется большое количество различных форматов графических файлов. Наиболее широко распространенными из них являются форматы TIFF, GIF, JPEG, PNG и BMP. В нем может быть использовано сжатие по алгоритму LZW, т.е. он относится к форматам хранения изображений без потерь.В этом случае все пикселы могут иметь только два значения, которые обычно называют черным (двоичная единица, или основной цвет) и белым (двоичный нуль или цвет фона). Каждый пиксел такого изображения представлен одним битом, поэтому это самый простой тип изображения. Полутоновое изображение. Изображение с непрерывным тоном.Предварительный анализ изображений позволяет сделать вывод о том, что: Во-первых, большинство изображений, в процессе их формирования (фотографирования сканирования и т.д.), подвергаются влиянию ряда негативных факторов (вибрация фотокамеры, неравномерность движения сканирующего элемента и т.д.), приводящих к смазанности, появлению малоконтрастных и зашумленных участков и т.д.Слабый контраст обычно вызван малым динамическим диапазоном изменения яркости, либо сильной нелинейностью в передаче уровней яркости.Изображения на этапе оцифровки подвергаются воздействию аддитивного и импульсного шума.Методы сглаживания изображений могут устранять шум очень эффективно.Медианная фильтрация относится к нелинейным методам обработки изображений и имеет следующие преимущества перед линейной фильтрацией (классической процедуры сглаживания): сохраняет резкие перепады (границы); эффективно сглаживает импульсный шум; не изменяет яркость фона.Под сегментацией изображения понимается процесс его разбиения на составные части, имеющие содержательный смысл: объекты, их границы или другие информативные фрагменты, характерные геометрические особенности и др.Пороговая обработка является одним из основных методов сегментации изображений, благодаря интуитивно понятным свойствам. Этот метод ориентирован на обработку изображений, отдельные однородные области которых отличаются средней яркостью. По ним определяют, к какому типу отнести данную точку: к H0 или к H1.Методы этой группы основаны на использовании локальных признаков изображения.Не редко приходится сталкиваться с задачей нахождения периметров, кривизны, факторов формы, удельной поверхности объектов и т.д. Все перечисленные задачи так или иначе связаны с анализом контурных элементов объектов. Методы выделения контуров (границ) на изображении можно разделить на следующие основные классы: методы высокочастотной фильтрации;.Метод K -средних - это итеративный метод, который используется, чтобы разделить изображение на K кластеров.Методы с использованием гистограммы очень эффективны, когда сравниваются с другими методами сегментации изображений, потому что они требуют только один проход по пикселям.Первым был метод разрастания областей из семян. Разность ? между яркостью пикселя и средней яркостью области используется как мера схожести.Методы разреза графа могут быть эффективно применены для сегментации изображений. В этих методах изображение представляется как взвешенный неориентированный граф. Обычно, пиксель или группа пикселей ассоциируется вершиной, а веса ребер определяют похожесть или непохожесть соседних пикселей. Затем граф разрезается согласно критерию, созданному для получения "хороших" кластеров. Каждая часть вершин (пикселей), получаемая этими алгоритмами, считается объектом на изображении.В сегментации методом водораздела изображение рассматривается как некоторая карта местности, где значения яркостей представляют собой значения высот относительно некоторого уровня. Если эту местность заполнять водой, тогда образуются бассейны.В данной работе представлен алгоритм сегментации изображения с помощью метода маркерного водораздела.При реализации данного метода были выполнены следующие процедуры: 1. Считываем изображение и преобразуем его в полутоновое (рисунок 1);.