МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» ІКТА кафедра ЗІ
ЗВІТ до лабораторної роботи №3 з курсу: «Системи запису та відтворення інформації» на тему: «Дослідження методів обробки зображень в MATLAB» Мета роботи: ознайомитися з основними можливостями обробки зображень реалізованими в середовищі MATLAB. 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. Варіант Назва файлу  1 cameraman1.tiff   Текст програми A=imread('D:\cameraman1.tiff','tiff'); info=imfinfo('D:\cameraman1.tiff','tiff'); figure(1);imshow(A) info.Filename info.FileModDate info.FileSize info.Format info.FormatVersion info.Width info.Height info.BitDepth info.ColorType % Накладання шумів J=imnoise(A,'gaussian'); figure(2);imshow (J);title('Gaussian'); J=imnoise(A,'salt & pepper'); figure(3);imshow (J);title('salt & pepper'); J=imnoise(A,'speckle'); figure(4);imshow (J);title('speckle'); % Фільтрування h= fspecial('average'); B=imfilter(J,h); figure(5);imshow (B);title('Filter average'); h= fspecial('gaussian'); B=imfilter(J,h); figure(6);imshow (B);title('Filter gaussian'); % h= fspecial('sobel'); B=imfilter(J,h'); figure(7);imshow (B);title('Filter sobel'); % h= fspecial('prewitt'); B=imfilter(J,h); figure(8);imshow (B);title('Filter prewitt'); % h= fspecial('unsharp'); B=imfilter(J,h); figure(9);imshow (B);title('Filter unsharp'); B=medfilt2(J,[3,3]); figure(10);imshow (B); % Визначити висоту і ширину зображення [m, n] = size(B); H_I = m; % Висота W_I = n; % Ширина % Доповнити кількість байт в рядку до кратних 4 W_Real = W_I + (W_I - fix(W_I/4)*4);% Справжній розмір рядка в байтах % Обчислити розмір файлу File_Size = 54 + W_Real * H_I + 256*4; % Обчислити розмір зображення в байтах Image_Size = W_Real * H_I; % Зміщення зображення відпочатку файлу Offset = 54 + 256*4; % Відкрити файл для запису d = fopen('D:\detfingr1.tiff', 'wb'); % % Заголовок файлу (BitMapFileHeader) % Заповнити поле Type fwrite(d, 'B', 'uchar'); fwrite(d, 'M', 'uchar'); % Заповнити поле Size fwrite(d, File_Size, 'int32'); % Заповнити поле Reserved 1 fwrite(d, 0, 'int16'); % Заповнити поле Reserved 2 fwrite(d, 0, 'int16'); % Заповнити поле OffsetBits fwrite(d, Offset, 'int32'); % % Інформаційний заголовок (BitMapInfoHeader) % Заповнити поле Size fwrite(d, 40, 'int32'); % Заповнити поле Width fwrite(d, W_I, 'int32'); % Заповнити поле Height fwrite(d, H_I, 'int32'); % Заповнити поле Planes fwrite(d, 1, 'int16'); % Заповнити поле BitCount fwrite(d, 8, 'int16'); % Заповнити поле Compression fwrite(d, 0, 'int32'); % Заповнити поле SizeImage fwrite(d, Image_Size, 'int32'); % Заповнити поле XpelsPerMeter fwrite(d, 0, 'int32'); % Заповнити поле YpelsPerMeter fwrite(d, 0, 'int32'); % Заповнити поле ColorsUsed fwrite(d, 256, 'int32'); % Заповнити поле ColorsImportant fwrite(d, 256, 'int32'); % % Таблиця кольорів (палітра) (ColorTable) for ii = 0 : 255 Temp = [ii ii ii 255]; fwrite(d, Temp, 'uchar'); end; % % Дані зображення (BitMap Array) Temp = zeros(1, W_Real); for ii = H_I : -1 : 1 Temp(1:W_I) = B(ii, 1:W_I); fwrite(d, Temp, 'uchar'); end; % fclose(d); Результат виконання програми ans =D:\cameraman1.tiff ans =26-ноя-2012 22:00:49 ans =65110 ans =tif аns =256 ans =256 ans =8 ans =grayscale
Оригінальне зображення. Накладання шуму ‘gaussian’
Накладання шуму ‘salt & papper’ Накладання шуму ‘speckle’

Фільтрування ‘average’ Фільтрування ‘gaussian’

Фільтрування ‘sobel’ Фільтрування ‘prewitt’
Фільтрування ‘unsharp’ Фільтрування medfilt2

Оригінальне зображення Відфільтроване зображення

Висновок: У даній лабораторній роботі я навчитися працювати із зображеннями у середовищі Matlab, розглянув методи очистки зображень за допомогою різноманітних фільтрів. У ході роботи можна зробити висновок ,що проти шуму типу «сіль і перець» доречно застосовувати медіанну фільтрацію, проти гауссіанськго шуму доречно використовувати фільтр Гаусса і фільтр типу «average», проти мультиплікативного шуму – фільтр «average».