4.4. Задание и ход выполнения лабораторной работы

ЗАДАНИЕ для лабораторной работы

Задан фрагмент черно-белого изображения объекта. Распознать контур заданного объекта.

ХОД выполнения  лабораторной работы

  1. Ознакомиться с предметной областью, постановкой задачи и ходом выполнения работы.
  2. Письменно ответить на контрольные вопросы.
Закрыть

Контрольные вопросы

 1.      В каких областях науки и практики актуальна задача автоматического (компьютерного) распознавания видеоизображения?

 2.      Перечислите основные проблемы, возникающие при формировании изображения.

 3.      Как происходит перевод реального изображения в цифровое?

 4.      Как электрический сигнал переводится в цифровой эквивалент?

 5.      Что такое цифровое изображение и как оно получается?

 6.      Каковы основные операции с цифровым изображением?

 7.      Зачем нужно повышать контрастность изображения?

 8.      Что такое шум? Что такое блик? Когда они возникают?

 9.      Приведите формулу, позволяющую убирать шумы и блики в том случае, когда рассматривается окрестность, указанная на рисунке 4.4.

10.      Что значит найти контур? Опишите алгоритм поиска контура.

Закрыть
ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ

Вариант 1. Исходные данные в файле Var_1.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -1.34998795571894; d = 9

Вариант 2. Исходные данные в файле Var_2.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = 4.0; b = 7.0; c = -6.150; d = -5.000

Вариант 3. Исходные данные в файле Var_3.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = 1.0; b = 5.0; c = -2.33836260617296; d = 7.92249766969347

Вариант 4. Исходные данные в файле Var_4.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = 0.5; b = 3.0; c = -1.96871236162168; d = 1.625

Вариант 5. Исходные данные в файле Var_5.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = 2.5; b = 5.0; c = -1.08437198892973; d = -0.4375

Вариант 6. Исходные данные в файле Var_6.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = -1.0; b = 2.0; c = -3.789; d = 10.000

Вариант 7. Исходные данные в файле Var_7.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = 2.0; b = 6.0; c = -4.300; d = -2.000

Вариант 8. Исходные данные в файле Var_8.bmp. Модель: a2*x*x+a1*x+a0. Реальные размеры изображения: a = 2.0; b = 6.0; c = -6.600; d = -2.000

Вариант 9. Исходные данные в файле Var_9.bmp. Модель: a0*sin(2*x)+a1*cos(x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -3.226; d = 2.217

Вариант 10. Исходные данные в файле Var_10.bmp. Модель: a0*sin(3*x)+a1*exp(x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -17.262; d = 2.922

Вариант 11. Исходные данные в файле Var_11.bmp. Модель: a0*cos(3*x)+a1*exp(x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 1.0; c = -7.433; d = 1.825

Вариант 12. Исходные данные в файле Var_12.bmp. Модель: a0*sin(3*x)+a1*cos(-x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 1.0; c = -3.431; d = 2.220

Вариант 13. Исходные данные в файле Var_13.bmp. Модель: a0*cos(2*x)+a1*sin(-x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 1.0; c = -4.919; d = 3.044

Вариант 14. Исходные данные в файле Var_14.bmp. Модель: a0*cos(2*x)+a1*sin(x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 3.0; c = -4.919; d = 3.044

Вариант 15. Исходные данные в файле Var_15.bmp. Модель: a0*cos(2*x)+a1*sin(3*x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 3.0; c = -4.684; d = 5.132

Вариант 16. Исходные данные в файле Var_16.bmp. Модель: a0*sin(2*x)+a1*sin(3*x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 3.0; c = -5.047; d = 5.047

Вариант 17. Исходные данные в файле Var_17.bmp. Модель: a0*sin(2*x)+a1*sin(0.5*x). Реальные размеры изображения: a = -3.0; b = 4.0; c = -4.949; d = 4.949

Вариант 18. Исходные данные в файле Var_18.bmp. Модель: a0*exp(x)+a1*sin(x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -19.123; d = 4.326

Вариант 19. Исходные данные в файле Var_19.bmp. Модель: a0*sin(x)+a1*cos(x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -3.650; d = 3.473

Вариант 20. Исходные данные в файле Var_20.bmp. Модель: a0*sin(x)+a1*cos(x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -2.830; d = 2.321

Вариант 21. Исходные данные в файле Var_21.bmp. Модель: a0*sin(2*x)+a1*sin(x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -3.342; d = 3.347

Вариант 22. Исходные данные в файле Var_22.bmp. Модель: a0*sin(2*x)+a1*sin(2*x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -2.665; d = 2.665

Вариант 23. Исходные данные в файле Var_23.bmp. Модель: a0*sin(-2*x)+a1*cos(2*x). Реальные размеры изображения: a = -2.0; b = 2.0; c = -2.601; d = 2.601

Вариант 24. Исходные данные в файле Var_24.bmp. Модель: a0*sin(a1*x)*exp(0.5*x). Реальные размеры изображения: a = 0.8; b = 2.5; c = -4; d = 4

Вариант 25. Исходные данные в файле Var_25.bmp. Модель: a0*sin(2*x)*exp(-a1*x). Реальные размеры изображения: a = 0.8; b = 4.0; c = -0.5; d = 0.5

Закрыть

Инструкция по работе с программой

Программа BitMap Графический объект1 предназначена для оцифровки изображения и получения матрицы интенсивности (яркости). Эта программа работает с файлами формата *.bmp.

Настоящая версия программы оцифровывает монохромное (черно-белое) изображение. Растровое изображение заменяется таблицей, в узлах которой находятся значения яркости в шкале серого с 256 градациями. Рекомендуемые размеры - 32 х 32 точек.

Область изображения разбивается  на подобласти (ячейки) Ωi,j и каждой такой ячейке ставит в соответствие, усредненное по всем пикселям ячейки, значение яркости Intensity в шкале серого G=256. Результат сохраняется в типизированном файле:

TPoint= Record

                          xi, yi : LongInt;

                          Intensity: LongInt

              End;

Здесь xi, yi- экранные координаты центра ячейки Ωi,j ; Intensity- значение яркости, приписываемое области Ωi,j .

Описание функциональности

Кнопка  Графический объект2   вызывает стандартное окно открытия графических файлов.

Кнопка Графический объект3 открывает окно настройки параметров процесса оцифровки (рисунок 6): задает число разбиений по осям X и Y. Рекомендуемое значение X=32 и Y=32.

Графический объект4

Рисунок 6. Окно настройки параметров оцифровки.

Кнопкой Графический объект5  запускается процесс оцифровки. Результат оцифровки представляется в виде таблицы (рисунок 7).

Графический объект6

Рисунок 7. Окно программы с результатами оцифровки.

Кнопка Графический объект7  показывает изображение, скрывая таблицу, а кнопка  Графический объект8  показывает таблицу, скрывая изображение.

Кнопка Графический объект9   открывает стандартное окно сохранения результатов оцифровки в типизированный файл, по умолчанию файл называется MathMod.mod.

Кнопка Графический объект10 позволяет вывести в таблицу, сохраненный ранее файл с результатами оцифровки.

  1. Исходные данные заданы в виде файлов *.bmp. Оцифровать рисунок, используя программу Prbitmap (Инструкция по работе с программой), рекомендуемый размер цифровой матрицы ||Zi,j||    n = 32 , m = 32 . Результат оцифровки (элементы матрицы ||Zi,j|| , получаемый с помощью программы, хранится в типизированном файле:

  Type  

       TPoint=Record  xi,yi: LongInt;

                  intensity: LongInt;

            End;

    

TFilePoint=File Of TPoint;

  1. Повысить контрастность изображения.
  2. Убрать шум (уровень шума не превышает 10 %), блики, пятна.
  3. Осуществить поиск контура и перевести его в реальные координаты. Результат сохранить в массивах   x , y
  4. Для получения контура реального изображения в виде
    решить задачу параметрической идентификации, используя массивы x , y
  5. Построить график полученного контура.
  6. Вычислить стандартное отклонение.
  7. Написать отчет.

Содержание отчета

Отчет должен быть оформлен в соответствии с требованиями, предъявляемыми к отчету на механико-математическом факультете ТГУ. Алгоритмы реализуются на любом языке высокого уровня, использование пакетов Excel, MathCad и др. Наличие в отчете описания процесса отладки и тестирования алгоритмов приводит к повышению балла. Все программы должны быть снабжены комментариями, тестовыми примерами и объяснениями.