Laboratorium: Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygna lów

Laboratorium:
Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnalów
ĆWICZENIE 5
1
Cel i zakres ćwiczenia
Celem ćwiczenia jest zapoznanie sie֒ z prostymi metodami segmentacji:
• progowaniem,
• lokalnymi operatorami wykrywania krawedzi.
֒
2
Zadania do wykonania
1. Przeprowadzić różne rodzaje progowania przy pomocy operatorów wbudowanych. Zaobserwować wplyw zaszumienia obrazu na jakość uzyskanych sylwetek.
2. Sprawdzić metode֒ progowania zmiennego dla samodzielnie skonstruowanego przykladu
obrazu o nierównomiernej jasności (jak w EX4).
3. Porównać dzialanie operatorów gradientowych różnych typów (Roberts, Prewitt, Sobel,
Isotropic) z uwzglednieniem
różnych norm (Manhattan - Absolute Value, Euklides - Squ֒
are Root).
4. Zestawić powyższe filtry z liniowych operatorów splotu i operatorów arytmetycznych.
Znaleźć zarówno modul, jak i kierunek gradientu. Przy pomocy progowania gradientu
znaleźć elementy krawedzi
o zadanym kierunku.
֒
3
Uwagi pomocnicze
1. Przydatne operatory:
• progowanie:
Glyphs → DataM anip → T hreshold&ClipOperators → ⋆;
• gradient:
Glyphs → ImageP roc → SpatialF ilters → Gradient;
• wprowadzanie szumu:
Glyphs → DataM anip → IntroduceN oise → ⋆;
1
• operatory arytmetyczne:
Glyphs → Arithmetic → SingleOperandArithmetic → AbsoluteV alue;
Glyphs → Arithmetic → SingleOperandArithmetic → Square;
Glyphs → Arithmetic → SingleOperandArithmetic → SquareRoot;
• operatory trygonometryczne:
Glyphs → Arithmetic → T rigonometry → Atan2;
Glyphs → Arithmetic → T rigonometry → Radian2Degree;
2. Jadra
splotu dla wybranych filtrów:
֒
Roberts :
Sobel :
P rewitt :


0 0 0


 0 1 −1 
0 0 0



1 0 −1


 2 0 −2 
1 0 −1







1 0 −1


 1 0 −1 
1 0 −1
0 0 0


 0 1 0 
0 −1 0
1
2
1

0
0 

 0
−1 −2 −1
1
1
1

0
0 

 0
−1 −1 −1
√

 
1
0
−1
1
2
1
√
√  
0
0 
Isotropic : 
 2 0 − 2   0

√
1 0 −1
−1 − 2 −1

2