На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик Исследование фильтров для подавления шумов на изображении в среде MATLAB.

Информация:

Тип работы: Курсовик. Предмет: Электроника. Добавлен: 10.06.2014. Сдан: 2014. Страниц: 17. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание: Лист

Введение 3
Цель работы 4
Задание 4
1. Теоретическая часть 5
1.1 Изображения в среде MATLAB 5
1.2 Методы обработки изображений 7
1.3 Фильтрация изображений 8
2. Практическая часть 10
2.1 Алгоритм работы функции 10
2.2 Результат работы алгоритма 12
Вывод 17
Список литературы 18


?
Введение

Современный период развития средств обработки информации характеризуется масштабным внедрением различных алгоритмов и технологий интеллектуализации процессов обработки данных. Одним из важных компонентов процесса интеллектуализации информационных технологий является необходимость использования информации, имеющей форму фото и видео данных, в частности цифровых изображений. Объем продаваемых ежегодно программно-аппаратных средств, связанных с захватом, обработкой и хранением фото и видео изображений увеличивается ежегодно на 6-10%, что приводит к пропорциональному ежегодному приросту фото и видео изображений. В случаях, когда съемка производится в условиях с недостаточной освещенностью, качество изображений значительно снижается из-за несовершенства фото и видео камер. Поэтому проблема повышения эффективности и качества обработки фото и видео изображений является актуальной и представляет несомненный интерес.[3]
Задача подавления шума на изображениях является одной из классических задач обработки изображений. Наивысшее качество на сегодняшний день обеспечивают нелокальные методы фильтрации. В связи с улучшением качества камер оптического диапазона, интерес к алгоритмам шумоподавления несколько снизился. Однако это не так в медицинских приложениях, особенно в компьютерной томографии (КТ). [3]
?
Цель работы

Исследовать фильтры для подавления шумов на изображении в среде MATLAB.

Задание

Объектом исследования в курсовой работе является изображение.
1. Создать копию исходного изображения.
2. Добавить шум к копии исходного изображения. Шум добавляется стандартными функциями (imnoise).
- шум 1, меняем параметр шума не менее, чем в 5 точках;
- шум 2, меняем параметр шума не менее, чем в 5 точках;
3. Посчитать ОСШ между зашумлённым изображением и оригиналом. Получить 2 набора значений ОСШ.
4. Оба набора зашумленных изображений обработать фильтром 1 и 2. Получить 4 набора восстановленных изображений.
5. Посчитать ОСШ между фильтрованным изображениям и оригина-лом. Получить 4 набора значений ОСШ.
6. Построить графики зависимости ОСШ отфильтрованного изображе-ния от параметра шума, а также зашумленного изображений (в одних осях).
?
1.Теоритическая часть


1.1 Изображения в MATLAB

Основной структурной единицей данных в MATLAB является массив. Для представления изображения данные в массиве должны нести информацию о значениях интенсивностей изображения. MATLAB запоминает изображения в виде двумерного массива (т.е. матрицы размером M ? N), в котором каждый элемент соответствует одному пикселю изображения. Координаты пикселей x и y могут принимать целые значения от 1 до M и от 1 до N. Интенсивность пикселя может выражаться веществен-ным или целым числом. Относительная интенсивность в вещественных числах обычно изменяется от 0 до 1, в целых числах от 0 до 255. При этом 0 соответствует уровню черного, а 255 уровню белого.
Например, если изображение состоит из 150 строк и 170 столбцов, то оно в системе MATLAB запоминается в виде матрицы с размерностью 150 ? 170...


Вывод


В ходе написания курсовой работы были исследованы различные подходы к удалению основных видов шума: аддитивный шум, мультипликативный шум. Были использованы методы фильтрации с использованием усредняющего фильтра и фильтра Винера. На основе этих данных был разработан алгоритм, реализованный в среде Matlab.
Алгоритм берет исходное изображение, накладывает на него два вида шумов с различными параметрами, а затем использует на зашумленные изображение исходные фильтры.
Был проведен сравнительный анализ работы фильтров. Приведены результаты в виде изображений, графиков и критериев.

?
Список литературы


1. Чирков К.В. Методические указания к лабораторной работе по ЦОИ. Базовые методы ЦОИ в среде МАТLAB.
2. Чирков К.В. Методические указания к лабораторной работе по ЦОИ. Фильтрация изображений.
3. Шульгин В.И. Основы обработки изображений. Лабораторный практикум.- Харьков.: 2010
4.




Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.