Адміністрація вирішила продати даний сайт. За детальною інформацією звертайтесь за адресою: rozrahu@gmail.com

ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ В MATLAB

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
ІКТА
Факультет:
ЗІ
Кафедра:
ЗІ

Інформація про роботу

Рік:
2015
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Системи запису та відтворення інформації
Група:
ЗІ-32

Частина тексту файла

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ „ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА” ІКТА Кафедра ЗІ З В І Т До лабораторної роботи №3 з курсу: „ Системи запису і відтворення інформації” на тему: „ ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ ЗОБРАЖЕНЬ В MATLAB ” Варіант - 4 Львів-2015 1. Мета роботи Ознайомитися з основними можливостями обробки зображень реалізованими в середовищі MatLab. 2. Завдання 1. Ознайомитись з теоретичним матеріалом. 2. Завантажити файл вказаний в завданні відповідно до свого варіанту. 3. Вивести основну інформацію про графічний файл. 4. Накласти на зображення шуми gaussian, salt & pepper, speckle. 5. Провести лінійну фільтрацію зашумленого зображення фільтрами ‘average’, ‘gaussian’, ‘sobel’, ‘prewitt’, ‘unsharp’. Зробити висновки про ефективність фільтрів. 6. Провести медіанну фільтрацію. Зробити висновки про ефективність фільтру. 7. Написати програму збереження відфільтрованого зображення у bmp-файлі. 8. Переконатися у працездатності програми. 3. Лістинг програми clc; I=imread('E:\belmont1.tiff'); subplot(2,2,1); imshow(I); title('Original Image'); h=imshow('E:\belmont1.tiff'); info = imfinfo('E:\belmont1.tiff'); G=imnoise(I,'gaussian'); subplot(2,2,2); imshow(G); title('Gaussian Noise'); SP=imnoise(I,'salt & pepper'); subplot(2,2,3); imshow(SP); title('Salt & Pepper Noise'); S=imnoise(I,'speckle'); subplot(2,2,4); imshow(S); title('Speckle Noise'); h=fspecial('gaussian'); FG=imfilter(G,h); figure('Name','Filers for Gaussian Noise'); subplot(2,3,1); imshow(FG); title('Gaussian Filter'); s=fspecial('sobel'); FA=imfilter(G,s); subplot(2,3,2); imshow(FA), title('Sobel Filter'); u=fspecial('unsharp'); FA=imfilter(G,u); subplot(2,3,3); imshow(FA), title('Unsharp Filter'); p=fspecial('prewitt'); FA=imfilter(G,p); subplot(2,3,4); imshow(FA), title('Prewitt Filter'); a=fspecial('average'); FA=imfilter(G,a); subplot(2,3,5); imshow(FA), title('Average Filter'); h=fspecial('gaussian'); FG=imfilter(SP,h); figure('Name','Filers for Salt & Pepper Noice'); subplot(2,3,1); imshow(FG);title('Gaussian Filter'); s=fspecial('sobel'); FA=imfilter(SP,s); subplot(2,3,2); imshow(FA), title('Sobel Filter'); u=fspecial('unsharp'); FA=imfilter(SP,u); subplot(2,3,3); imshow(FA), title('Unsharp Filter'); p=fspecial('prewitt'); FA=imfilter(SP,p); subplot(2,3,4); imshow(FA), title('Prewitt Filter'); a=fspecial('average'); FA=imfilter(SP,a); subplot(2,3,5); imshow(FA), title('Average Filter'); h=fspecial('gaussian'); FG=imfilter(S,h); figure('Name','Filers for Speckle Noise'); subplot(2,3,1); imshow(FG);title('Gaussian Filter'); s=fspecial('sobel'); FA=imfilter(S,s); subplot(2,3,2); imshow(FA), title('Sobel Filter'); u=fspecial('unsharp'); FA=imfilter(S,u); subplot(2,3,3); imshow(FA), title('Unsharp Filter'); p=fspecial('prewitt'); FA=imfilter(S,p); subplot(2,3,4); imshow(FA), title('Prewitt Filter'); a=fspecial('average'); FA=imfilter(S,a); subplot(2,3,5); imshow(FA), title('Average Filter'); K=medfilt2(G); figure('Name','Median Filers'); subplot(2,2,1) imshow(K);title('Median filter for Gaussian Noise '); K=medfilt2(SP); subplot(2,2,2) imshow(K);title('Median filter for Salt & Pepper Noise '); K=medfilt2(SP); subplot(2,2,3) imshow(K);title('Median filter for Speckle Noise '); [m,n]=size(K); H_I=m; W_I=n; W_Real=W_I+(W_I-fix(W_I/4)*4); File_Size=54+W_Real*H_I+256*4; Image_Size=W_Real*H_I; Offset=54+256*4; d=fopen('E:\myphoto.bmp','wb'); fwrite(d,'B','uchar'); fwrite(d,'M','uchar'); fwrite(d,File_Size,'int32'); fwrite(d,0, 'int16'); fwrite(d,0, 'int16'); fwrite(d,Offset,'int32'); fwrite(d,40,'int32'); fwrite(d,W_I,'int32'); fwrite(d,H_I,'int32'); fwrite(d,1,'int16'); fwrite(d,8,'int16'); fwrite(d,0,'int32'); fwrite(d,Image_Size,'int32'); fwrite(d,0,'int32'); fwrite(d,0,'int32'); fwrite(d,256,'int32'); fwrite(d,256,'int32'); for ii=0:255 Temp=[ii ii ii 255]; fwrite(d,Temp,'uchar'); end; Temp=zeros(1,W_Real); for ii=H_I:-1:1 Temp(1:W_I)=I(ii,1:W_I); fwrite(d,Temp,'uchar'); end; fcl...
Антиботан аватар за замовчуванням

29.03.2016 08:03

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Завантаження файлу

Якщо Ви маєте на своєму комп'ютері файли, пов'язані з навчанням( розрахункові, лабораторні, практичні, контрольні роботи та інше...), і Вам не шкода ними поділитись - то скористайтесь формою для завантаження файлу, попередньо заархівувавши все в архів .rar або .zip розміром до 100мб, і до нього невдовзі отримають доступ студенти всієї України! Ви отримаєте грошову винагороду в кінці місяця, якщо станете одним з трьох переможців!
Стань активним учасником руху antibotan!
Поділись актуальною інформацією,
і отримай привілеї у користуванні архівом! Детальніше

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

пропонує роботу

Admin

26.02.2019 12:38

Привіт усім учасникам нашого порталу! Хороші новини - з‘явилась можливість кожному заробити на своїх знаннях та вміннях. Тепер Ви можете продавати свої роботи на сайті заробляючи кошти, рейтинг і довіру користувачів. Потрібно завантажити роботу, вказати ціну і додати один інформативний скріншот з деякими частинами виконаних завдань. Навіть одна якісна і всім необхідна робота може продатися сотні разів. «Головою заробляти» продуктивніше ніж руками! :-)

Новини