Восстановление пикселей - Реферат

Не смотря на все достоинства такие светочувствительные матрицы не идеальны, вследствие чего нередко встречаются дефекты изображения, проявляющиеся только на одной ячейке или небольшой группе ячеек. Первые проявляются при условии, что значение выходного сигнала имеет неверную зависимость от входного, или выходной сигнал в наибольшей степени зависит от иных факторов (температуры, значения соседних пикселей). "Битые пиксели" проявляются в неизменности выходного сигнала нескольких пикселей в цифровом файле и, как правило, имеют черный цвет на изображении. Подчас столкнувшись с таким дефектом нецелесообразно работать с изображением, поскольку свойства объекта на снимке могут не соответствовать действительным свойствам объекта, поэтому первым делом необходимо провести восстановление "битых пикселей". Именно этой проблеме посвящена курсовая работа, цель которой - реализовать фильтр, восстанавливающий "битые пиксели" в дефектных изображениях.В виду того, что каждая матрица уникальная, возникает вопрос - будут ли битые пиксели на изображениях, полученных разными приборами, обладать одинаковыми свойствами. Для черно-белого изображения, то есть для изображения обладающего одним каналом, теоретически пиксель будет считаться "битым", если отображает цвет уровня 0 (черный) и резко выделяется из соседних пикселей. Каждый субпиксель способен отображать 255 оттенков цвета (уровень цвета), соответственно, теоретически, если все три субпикселя отображают цвет уровня 0 - отображается черный пиксель. Анализ имеющихся дефектных изображений заключается в получении значений каждого пикселя для черно-белого изображения и значений каждого субпикселя для цветного, с целью их сравнения и выявления характерных свойств "битых пикселей". Диапазону от 0 до 1055 соответствует уровень цвета 0 (крайне редко 1), что подтверждает факт наличия битых пикселей, в диапазоне от 1055 и выше пиксели отличаются в большинстве случаев по уровню цвета между собой и всегда от 0, это свидетельствует о том, что пиксели "здоровые". битый пиксель дефектное изображениеusing namespace System:: Windows:: Forms; обеспечивающие возможность при открытии изображения формата jpeg, bmp "работать" с ним, в том смысле, что вся информация о значениях уровня цвета каждого пикселя, благодаря написанному коду, хранится в одномерном массиве данных. System:: Drawing:: Imaging:: BITMAPDATA^ BMPDATA = image1->LOCKBITS (rect, System:: Drawing:: Imaging:: IMAGELOCKMODE:: READWRITE, image1->PIXELFORMAT int bytes = BMPDATA->Stride * image1->Height; В общем случае это осуществляется следующим образом: двойной цикл обеспечивает проход по "столбцам" изображения, находя в каждом одиночные "битые пиксели" либо их последовательность (подряд идущие). Не смотря на то, что значения уровня цвета хранятся в одномерном массиве данных, используя вышеуказанный цикл и функцию BMPDATA->Stride (переход на пиксель стоящий "ниже") появляется возможность находить "битые пиксели", которые в случае присутствия их на снимке, представляются вертикальной или горизонтальной линией (последовательностью), либо одиночными пикселями.В процессе выполнения курсовой работы были изучены основные постоянные свойства "битых пикселей": для черно-белого изображения значение уровня цвета таких пикселей 0-1, для цветного 0-4 для каждого из субпикселей. Итогом курсовой работы является разработанная программа, которая рассчитана на восстановление "битых пикселей" присутствующих на изображении, посредствам фильтра "среднее".

Содержание

Введение

Глава 1. Анализ дефектных изображений

Глава 2. Реализация программного обеспечения и фильтра восстановления

Заключение

Список используемой литературы

В качестве приемника света раньше использовались фотоматериалы: фотопластинки, фотопленка, фотобумага. Позже появились телевизионные камеры и ФЭУ (фотоэлектрический умножитель). Но прогресс не стоит на месте и в конце 60-х - начале 70-х годов XX века начали разрабатываться так называемые "Приборы с Зарядовой Связью", что сокращенно пишется как ПЗС.

На сегодняшний день ПЗС-матрицы нашли широкое применение: от цифровых фото и видео камер и мобильных телефонов, до телескопов и спутников. Это объясняется тем, что стало возможным преобразование спроецированного на нее оптического изображения в аналоговый электрический сигнал или в поток цифровых данных при наличии АЦП (аналого-цифрового преобразователя) непосредственно в составе матрицы.

Не смотря на все достоинства такие светочувствительные матрицы не идеальны, вследствие чего нередко встречаются дефекты изображения, проявляющиеся только на одной ячейке или небольшой группе ячеек. Наиболее распространены так называемые дефекты "горячие пиксели" и "битые пиксели". Первые проявляются при условии, что значение выходного сигнала имеет неверную зависимость от входного, или выходной сигнал в наибольшей степени зависит от иных факторов (температуры, значения соседних пикселей).

"Битые пиксели" проявляются в неизменности выходного сигнала нескольких пикселей в цифровом файле и, как правило, имеют черный цвет на изображении. Подчас столкнувшись с таким дефектом нецелесообразно работать с изображением, поскольку свойства объекта на снимке могут не соответствовать действительным свойствам объекта, поэтому первым делом необходимо провести восстановление "битых пикселей". Именно этой проблеме посвящена курсовая работа, цель которой - реализовать фильтр, восстанавливающий "битые пиксели" в дефектных изображениях.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи: 1) Выявить характерные свойства "битых пикселей", проанализировав дефектные изображения.

2) В программном комплексе Microsoft Visual Studio 2008 разработать программное обеспечение, а в частности - реализовать фильтр, позволяющий выполнить восстановление.

3) Сделать выводы, обработав дефектные снимки.

Выбор в качестве среды разработки ПО Microsoft Visual Studio 2008, объясняется хорошими теоретическими и практическими знаниями автора в программировании на языке С , а так же - опытом реализации программ в этой среде.

Конечно, имея дефектное изображение, не проще ли получить новое свободное от артефактов? Очевидно, что нет. Матрица с "битыми" светочувствительными элементами будет постоянно давать дефектное изображение. Замена представляется не всегда допустимой, в виду высокой стоимости, а подчас не возможной, говоря о сенсоре, установленном на спутнике. К тому же в астрометрии и фотометрии малых тел Солнечной системы (астероиды, кометы) используют снимки с большими выдержками, при этом вероятность появления "битых пикселей", которые могли и не проявляться при нормальной выдержке, возрастает. По этим простым причинам проблема восстановления "битых пикселей" становится особенно актуальной.

В процессе выполнения курсовой работы были изучены основные постоянные свойства "битых пикселей": для черно-белого изображения значение уровня цвета таких пикселей 0-1, для цветного 0-4 для каждого из субпикселей. Помимо этого, был изучен принцип представления изображения в ЭВМ, рассмотрены основные функции, свойства, события.

Итогом курсовой работы является разработанная программа, которая рассчитана на восстановление "битых пикселей" присутствующих на изображении, посредствам фильтра "среднее". Реализованное программное обеспечение позволяет успешно справляться с проблемами такого рода: находит "битые пиксели" и восстанавливает их. Новое значение берется как среднее в окрестности восстанавливаемой точки.

Программ такого рода большое количество и разработчики постоянно их совершенствуют, это не панацея. Прогресс не стоит на месте и для устранения проблем восстановления "битых пикселей" специализированных программ мало, так как проблему необходимо искоренять на этапе создания матрицы: необходимо совершенствовать технологию производства матриц либо вводить инновационные идеи. Так уже в современных дорогих приборах встроен микропроцессор, который умеет определять битый пиксель, и меняет его на среднее из числа соседних, причем в 95% случаев мы и не догадывается о случившемся.

1. Астрономические новости NASA на русском языке. Новости космоса. -

2. Мир фотографии - http://fotomir. ucoz.ru

3. MSDN Library для Visual Studio 2008.

4. Пахомов Б.И. С/С и MS Visual C 2008 для начинающих. - СПБ.: БХВ-Петербург, 2009. - 624с.

5. Свободная энциклопедия - http://ru. wikipedia.org

6. Хортон А. Visual C 2008. Базовый курс. - Москва: Диалектика, 2009. - 1280с.

7. Шовенгердт Р. A. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. - Москва: Техносфера, 2010. - 560с.

Размещено на Allbest.ru