2020-10-11
119
1) Дайте определение аналоговых и цифровых фильтров. Расскажите об основных преимуществах цифровых фильтров и сферах применения.
2) Расскажите о видах линейной фильтрации
3) Расскажите про пространственную и частотную фильтрацию.
4) Приведите примеры использования линейных фильтров.
5) Назовите достоинства и недостатки каждого из линейных фильтров.
6) Какие из рассматриваемых Вами фильтров лучше отфильтровали изображения от шумов?
7) Какими формулами можно задать изучаемые в работе шумы?
8) Расскажите об изменениях, происходящих с изображениями, при изменении размеров матриц.
9) Расскажите об изменениях, происходящих с изображениями, при изменении масок.
10) Сравните фильтр гаусса и фильтр лапласа. Какой фильтр лучше использовать с изображением портрет, пейзаж, текст.
11) Сравните градиент фильтр и сглаживающий фильтр. Какой фильтр лучше использовать с изображением портрет, пейзаж, текст.
12) Опишите методику линейной фильтрации цифрового изображения.
13) Опишите методику медианной фильтрации цифрового изображения.
|
|
|
14) Сравните медианный и ранговый фильтры. В чем их основное отличие?
15) Для чего нужны веса в ранговой фильтрации.
16) Опишите принцип действия частотной фильтрации.
17) Постройте блок схему частотной фильтрации и подпишите каждый из этапов фильтрации изображения.
18) Что будет с изображением, если пропустить через низкочастотный фильтр. Объясните на примере изображения: портрет.
19) Что будет с изображением, если пропустить через низкочастотный фильтр. Объясните на примере изображения: пейзаж
20) Что будет с изображением, если пропустить через низкочастотный фильтр. Объясните на примере изображения: текст.
21) В чем основные недостатки частотных фильтров.
22) Как снизить эффект «расфокусировки» и «замыливания» при использовании пространственных фильтров. Сравните фильтры с разными размерами матриц.
23) Как снизить эффект «замыливания» при использовании пространственных фильтров. Сравните фильтры с разными размерами матриц.
Список рекомендуемой литературы:
1. Быков Р.Е. Основы телевидения и видеотехники. Учебник для вузов. М.: Горячая линия–Телеком, 2006. – 399 с.
2. Смирнов А.В., Пескин А.Е. Цифровое телевидение от теории к практике. М.: Горячая линия–Телеком, 2005. – 352 с.
3. Дворкович В.П., Дворкович А.В., Зубарев Ю.Б., Мохин Г.Н., Нечепаев В.В., Новинский Н.Б. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений // Под ред. Зубарева Ю.Б. и Дворковича В.П, издание второе, переработанное и дополненное, Москва, НАТ, 1997, 255 с.
4. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Князь В. А., Ходарев А. Н., Моржин А. В.
|
|
|
5. Разработка прикладного программного обеспечения в среде LabVIEW. Виноградова Н.Я., Листратов Я.И., Свиридов Е.В. МЭИ(ТУ)
6. Отладочная плата NI Digital Electronics FPGA Board. Руководство по эксплуатации. National Instruments 2009
7. NI Digital Electronics FPGA Board. User manual. National Instruments, may 2009
8. Image Acquisition and Processing with LabVIEW. Christopher G. Relf. CRC Press.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3
«Сравнительный анализ дискретного косинусного и дискретного Вейвлет преобразований изображений»
Целью работы является заложение основ у студентов в понимании принципов компрессии, декомпрессии двумерного изображения, а также демонстрация возможностей Дискретного Косинусного и Дискретного Вейвлет преобразований изображений.
Предполагается изучение таких понятий как:
-алгоритм Вейвлет-преобразования
-возможности Вейвлет-преобразования при изменении числа уровней глубины преобразования
-возможности Вейвлет-преобразования при изменении числа бит квантования коэффициентов уровней разложения
-алгоритм дискретного косинусного преобразования
Преобразование Фурье
Главной математической основой спектрального анализа является преобразование Фурье, которое связывает пространственный или временной сигнал (либо некоторую модель этого сигнала) с его представлением в частотной области.
Преобразование Фурье функции f является интегральным представлением и задается следующей формулой:
Но преобразование Фурье дает информацию только про частоту, которая присутствует в сигнале и не дает никакой информации про то, в какой промежуток времени эта частота присутствует в сигнале.
Таким образом для следующего стационарного сигнала:
