Обработка растровых изображений
Сущность и методы обработки данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Программные продукты для цифрового анализа данных ДЗЗ. Разработка программного продукта, реализующего обработку растровых изображений. Создание интерфейса программного модуля.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | практическая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 11.05.2015 |
| Размер файла | 4,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Севастопольский государственный университет
Институт информационных технологий и управления в технических системах
Расчетно-графическая работа №1
Тема: Обработка растровых изображений
Выполнил:
студент 441 класса
Гапоненко Ф.К.
Проверил:
преподаватель кафедры КЭЭМ
Сырых О. А.
Севастополь 2015
Содержание
Список условных сокращений
Содержание
Введение
Раздел 1. Методы обработки данных дистанционного зондирования земли
1.1 Дистанционное зондирование земли
1.2 Цифровой анализ результатов дистанционного зондирования
1.3 Методы обработки растровых изображений
1.4 Программные продукты для анализа данных ДЗЗ
Раздел 2. Разработка программного продукта реализующего обработку растровых изображений
2.1 Выбор ЯП
2.2 Создание пользовательского интерфейса программного модуля
2.3 Фильтр яркость
2.4 Фильтр контраст
2.5 Фильтр GrayScale
2.6 Фильтр бинаризация
2.7 Фильтр инверсия
2.8 Фильтр шум
Выводы
Список использованной литературы
Список условных сокращений
JS - JavaScript
CS - CoffeScript
ГИС - Географические информационные системы
ДЗЗ - Дистанционное зондирование земли
Введение
Актуальность темы. В настоящее время редко какая область человеческой деятельности обходится без применения цифровых технологий. Особенно это актуально для областей деятельность которых так или иначе связана с обработкой данных. Актуальным примером такой деятельности являются ГИС системы.
ГИС системы используют данные дистанцинного зондирования (обычно в виде растровых изображений месности получаемых со спутника) и обрабатывают их при помощи специально разработанных алгоритмов.
Цели и задачи работы. Целью данной работы является получение опыта и навыков в области разаработки программного обеспесения направленного на обработку растровых изображений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить теоретический материал;
2. Разработать программный продукт позволяющий обрабатывать растровые изображения..
Структура работы. Данная работа состоит из пояснительной записки, включающей в себя введение, два раздела и список использованной литературы.
Раздел 1. Методы обработки данных дистанционного зондирования земли
1.1 Дистанционное зондирование земли
ДЗЗ является процессом направленным на наблюдение поверхности Земли при помощи различных зандов.
Основным источником данных при ДЗЗ являются космические спутники которые используются для изучения природных ресурсов Земли и решения задач метеорологии. Космические аппараты для исследования природных ресурсов располагают оптической или радиолокационной аппаратурой. Это позволяет наблюдать поверхность Земли в любое время суток, при любых погодных условиях.
Таким образом, ДЗЗ является передовым методом изучения поверхности земли, а также зондирования ее недр с целью обнаружения полезных ископаемых и для иных целей.
1.2 Цифровой анализ результатов дистанционного зондирования
Важнейшей функцией ДЗЗ является анализ изображений. Данный анализ выплняется с применением компьютерных средств, которые предоставляют широкий функционал позволяющий представлять результаты в различном виде, что дает позможность исследователю более точно интерпретировать представленные для изучения материалы.
Ислледователи данных материалов это группы ученых такие как: картографы, геологи, географы. Ученый анализирует данные при помощи компьютерных средств с целью получить полезную информацию.
Таким образом, анализ данных ДЗЗ выплняется с применением компьютерных средств, которые предоставляют широкий функционал позволяющий представлять результаты в различном виде, что дает возможность исследователю более точно интерпретировать представленные для изучения материалы.
1.3 Методы обработки растровых изображений
Перед основной обработкой полученный снимок необходимо провести через этап предварительной обработки, который заключается в проведении комплексам процедур по обработке растрового изображения при помощи различных алгоритмов фильтрации, изменения баланса изображения и его цветности.
К алгоритмам изменения цветности относятся, такие процедуры как «оттенки серого», «негатив», «яркость-контрастность». Преобразование цветности изображения к оттенкам серого производится путем присвоения в каждый пиксель каждому каналу, цветового спектра (R, G, B) значения яркости данного пикселя вычисляемого по формуле 1.1.
Y = 0.3?R + 0.59?G + 0.11?B (1.1)
Коррекция яркости изображения проводится путем вычитания из каждого цветового канала каждого пикселя определенного значения устанавливаемого программно.
Коррекция контрастности производится путем установки в каждый канал нового значения рассчитываемого по формуле 1.2.
Z = K?(Y - AverY)+AverY (1.2)
Где Z - новое значение канала, K - коэффициент контрастности, Y - текущее значение того же канала, AverY - среднее значение того же канала по изображению.
Преобразование изображения к негативу производится путем установления каждому каналу нового значении вычисляемого по формуле 1.3.
K = 255- R (1.3)
Где K - новое значение канала,R - текущее значение того же канала.
Так же в работе реализуются два типа фильтров, фильтры для выделения границ, и фильтры для устранения шумов. Для устранения шумов используются «медианный» и «сглаживающий» фильтры, алгоритм работы медианного фильтра основан на прохождении всего изображения апертурой три на три пикселя, и установка в центральный пиксель значения среднего из девяти пикселей если представить их в виде отсортированного массива. Алгоритм работы сглаживающего фильтра схож с алгоритмом работы медианного, за исключением того что центральному пикселю присваивается значение среднего арифметического из выбранных девяти.
Фильтры реализующие различные методы выделения границ основываются на прохождении всего изображения апертурой три на три или два на два пикселя, после чего центральному пикселю присваивается значение, полученное путем вычисления по формуле, являющейся основой каждого из методов.
Сначала в цикле находятся все значения переменных Si и Ti, где i изменяется от 0 до 7, по формулам (1.4 - 1.5).
Si = Ai + Ai(+)1 + Ai(+)2 (1.4)
Ti = Ai(+)3 + Ai(+)4 + Ai(+)5 + Ai(+)6 + Ai(+)7 (1.5)
Далее значение каждого центрального пикселя пересчитывается по формуле 1.6.
(1.6)
Метод Лапласа. Осуществляется домножение каждого элемента двумерной апертуры три на три на соответствующий элемент так называемой матрицы Лапласа (формула 1.7.).
(1.7)
Метод Собела работает с двумерной апертурой три на три, представленной на рисунке 1.1. Сначала находятся значения переменных X и Y по формулам 1.8-1.9. После находится новое значение центрального элемента по формуле 1.10.
X = ( A3 + 2 * A4 + A5 ) - ( A1 + 2 * A8 + A7) (1.8)
Y = ( A1 + 2 * A2 + A3 ) - ( A7 + 2 * A6 + A5) (1.9)
(1.10)
Метод Уоллеса работает с той же двумерной апертурой что и метод Собела. Без предварительных расчетов в методе Уолелеса сразу находится новое значение центрального элемента по формуле (1.11).
(1.11)
Статистический метод является двухпроходовым и применим для любой апертуры, даже для прямоугольной. На первом этапе вычисляется среднее значение яркости по текущему рабочему окну по формуле 1.12.
(1.12)
Далее вычисляется значение среднеквадратичного отклонения значений элементов рабочего окна от среднеарифметического значения (формула 1.13).
(1.13)
Затем значения всех элементов рабочего окна домножаются на полученное отклонение по формуле 1.14.
(1.14)
Таким образом, существуют разнообразные методы обработки изображения, позволяющие повысить информативность изображения.
1.4 Программные продукты для анализа данных ДЗЗ
В данной работе рассмотриваются два наиболее популярные на данный момент программных продукта для работы с данными ДЗЗ: ENVI и ERDAS IMAGINE.
ENVI (Environment for Visualizing Images - среда для отображения снимков) является наиболее совершенным и в то же время очень простым в управлении программным обеспечением для работы с данными дистанционного зондирования. Программа ENVI настолько проста в использовании, что она полностью меняет подход к работе с цифровыми изображениями.
Разработанная ведущими исследователями в этой области, Envi от компании ITT Visual Information Solutions содержит полный пакет необходимых инструментов и функций для визуализации, анализа и презентации цифровых изображений.
ENVI включает в себя функции:
- по обработке и глубокому анализу гиперспектральных снимков;
- по исправлению геометрических и радиометрических искажений;
- поддержки объемных растровых и векторных форматов;
- по интерактивному улучшению изображений;
- по интерактивному дешифрированию и классификации;
- по анализу снимков в радиодиапазоне;
- построения запросов.
В отличие от других пакетов по обработке снимков, в ENVI встроен удобный язык программирования IDL (Interactive Data Language), так что возможно расширить функциональные возможности ENVI или создать собственные подпрограммы.
ERDAS IMAGINE - растровый графический редактор и программный продукт, первоначально разработанный компанией ERDAS Inc., и предназначенный для обработки данных дистанционного зондирования. В настоящее время продукт выпускает корпорация Intergraph. Продукт предназначен для работы с растровыми данными. Он позволяет обрабатывать, выводить на экран монитора и подготавливать для дальнейшей обработки в программных приложениях ГИС и САПР различные картографические изображения. ERDAS IMAGINE может также работать в режиме инструментального средства (Toolbox), позволяющего производить многочисленные преобразования растровых картографических изображений и одновременно способного снабжать их географической информацией.
Манипулируя значениями растровых данных и их географической позицией, можно обнаружить особенности местности, которые в нормальных условиях никогда не просматриваются, определять географические координаты этих объектов, которые при других условиях представляли ли бы из себя исключительно объекты графики. Уровень яркости или уровень отраженного света от поверхности Земли на конкретном изображении является ценной информацией при анализе состава минералов или растительности этой поверхности. Другим примером анализа изображений является извлечение линейных объектов, разработка пространственной модели обработки данных (spatial modeler), перевод данных из одного формата в другой (import/export), ортотрансформирование, составление мозаики из изображений, получение стерео изображений и автоматическое извлечение географических данных.
Таким образом, в процессе рассмотрения программных продуктов становится очевидно, что предпочтительнее использовать программу ENVI которая имеет нативный ЯП.
Раздел 2. Разработка программного продукта реализующего обработку растровых изображений
2.1 Выбор ЯП
В качестве программного окрыжения были выбраны: веб-сервер Apache2, компилятор CS в JS СoffeeScript, препроцессор CSS SASS, сборщик приложений для JavaScript GulpJs, JavaScript фреймворк AngularJs.
Совокупность данных компоненктов позволяет разрабатывать приложения любой сложности, что включает в себя подкласс приложений для обработки растровый изображений.
Таким образом, в качестве программного окрыжения были выбраны: веб-сервер Apache2, компилятор CS в JS СoffeeScript, препроцессор CSS SASS, сборщик приложений для JavaScript GulpJs, JavaScript фреймворк AngularJs.
2.2 Создание пользовательского интерфейса программного модуля
В процессе данной работы был разработан программный продукт, позволяющий обрабатывать растровые изображения.
Основной функционал данного продукта включает в себя такие функции как изменение баланса яркости и контрастноста, изменение уветовой насыщенности, наложение шумов, а так же восстанавливающие фильтры и фильтры выделения границ.
Пользовательский интерфейс (рисунок 2.1) представляет собой две области для раздельной обработки изображений позволяющий произволить сравнение, меню открытия файла (рисунок 2.2), меню выбора фильтров (рисунок 2.3) а также различные инструменты управления фильтрами слайдеры (рисунок 2.4) и индикаторные кнопки (рисунок 2.5).
обработка растровый изображение программа
Рисунок 2.1 Пользовательский интерфейс
Рисунок 2.2 Меню открытия файла
Рисунок 2.3 Меню выбора фильтра
Рисунок 2.4 Элемент управления слайдер
Рисунок 2.5 Элемент управления индикаторная кнопка
Таким образом, в процессе разработки программного продукта был реализован пользовательский интрфейр позволяющий выполнять все предусмотренные программным модулем операции быстро, легко и интуитивно понятно.
2.1.
2.3 Фильтр яркость
Фильтр яркость позволяет изменять характеристику яркости обрабатываетмого изображения. Функциональным элементом управления является слайдер, что позволяет точно определить границу желаемой степени наложения данного фильтра. Результат работы данного инструмента представлен на рисунке 2.6.
Рисунок 2.6 Результат работы фильтра яркость (слева) в сравнении с оригиналом (справа)
Таким образом, инструмент яркость позволяет симулировать различную поверхностно-пространственную плотность светового потока, исходящего от поверхности.
2.4 Фильтр контраст
Фильтр контраст позволяет изменять характеристику контрастности обрабатываетмого изображения. Функциональным элементом управления является слайдер, что позволяет точно определить границу желаемой степени наложения данного фильтра. Результат работы данного инструмента представлен на рисунке 2.7.
Рисунок 2.7 Результат работы фильтра контраст (слева) в сравнении с оригиналом (справа)
Таким образом, инструмент контраст позволяет изменять интенсивность разницы между участками различной яркости обрабатываемого изображения.
2.5 Фильтр GrayScale
Фильтр grayscale позволяет изменять характеристику интенсивности цветности обрабатываетмого изображения. Функциональным элементом управления является слайдер, что позволяет точно определить границу желаемой степени наложения данного фильтра. Результат работы данного инструмента представлен на рисунке 2.8.
Рисунок 2.8 Результат работы фильтра grayscale (слева) в сраснении с оригиналом (справа)
Таким образом, фильтр grayscale позволяет изменять характеристику цветности изображения.
2.6 Фильтр бинаризация
Фильтр бинаризация позволяет представить изображение в отображении полярных цветов высокого контраста. Функциональным элементом управления является индикаторная кнопка. Результат работы данного инструмента представлен на рисунке 2.9.
Рисунок 2.9 Результат работы фильра бинаризация (слева) в сравнении с результатом (справа)
Таким образом, фильтр бинаризация ползволяет представить изображение в отображении полярных цветов высокого контраста.
2.7 Фильтр инверсия
Фильтр инверсия позволяет представить изображение в таком виде, когда каждый пиксель инвертирован - противоположен по цветовому тону оригиналу. Функциональным элементом управления является слайдер, что позволяет точно определить границу желаемой степени наложения данного фильтра. Результат работы данного инструмента представлен на рисунке 2.10.
Рисунок 2.10 Результат работы фильтра инверсия (слева) в сравнении с оригиналом (справа)
Таким образом, фильтр инверсия позволяет представить изображение в таком виде, когда каждый пиксель инвертирован - противоположен по цветовому тону оригиналу.
2.8 Фильтр шум
Фильтр шум позволяет наложить на изображение шум типа соль-перец. Функциональным элементом управления является слайдер, что позволяет точно определить границу желаемой степени наложения данного фильтра. Результат работы данного инструмента представлен на рисунке 2.11.
Рисунок 2.11 Результат работы фильра шум (слева) в сравнении с оригиналом (справа)
Таким образом, фильтр шум позволяет наложить на изображение шум типа соль-перец.
Выводы
ДЗЗ является передовым методом изучения поверхности земли, а также зондирования ее недр с целью обнаружения полезных ископаемых и для иных целей.
Анализ данных ДЗЗ выплняется с применением компьютерных средств, которые предоставляют широкий функционал позволяющий представлять результаты в различном виде, что дает возможность исследователю более точно интерпретировать представленные для изучения материалы.
В процессе рассмотрения программных продуктов становится очевидно, что предпочтительнее использовать программу ENVI которая имеет нативный ЯП.
В качестве программного окрыжения были выбраны: веб-сервер Apache2, компилятор CS в JS СoffeeScript, препроцессор CSS SASS, сборщик приложений для JavaScript GulpJs, JavaScript фреймворк AngularJs.
В процессе разработки программного продукта был реализован пользовательский интрфейс позволяющий выполнять все предусмотренные программным модулем операции быстро, легко и интуитивно понятно.
Инструмент яркость позволяет симулировать различную поверхностно-пространственную плотность светового потока, исходящего от поверхности.
Инструмент контраст позволяет изменять интенсивность разницы между участками различной яркости обрабатываемого изображения.
Фильтр grayscale позволяет изменять характеристику цветности изображения.
Фильтр бинаризация ползволяет представить изображение в отображении полярных цветов высокого контраста.
Фильтр инверсия позволяет представить изображение в таком виде, когда каждый пиксель инвертирован - противоположен по цветовому тону оригиналу.
Фильтр шум позволяет наложить на изображение шум типа соль-перец.
Список использованной литературы
1. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. - Москва: КУДИЦ-ПРЕСС, 2009. - 272 с. - ISBN 978-5-91136-065-8
2. Модели данных в ГИС. http://prezi.com/2qh0hwfnmrfq/presentation/ (15.05.2014)
3. Джеймс Гослинг.Спецификация языка Ява Изд. 3-е, испр. и доп. Под ред. Я. И. Алексеева. - М., 1928. - 800 с.
4. The Java Tutorial Second EditionМ.: «Информационные технологи», 1997. - 290 с.
5. Мэтью Мак-Дональд IntelliJIDEA 2007. Недостающее руководство IntelliJIDEA 2007. - СПб.: «БХВ-Петербург», 2007. - С. 784. - ISBN 978-5-7502-0343-3
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Методы обработки растровых изображений (кластеризация, пороговая и интерактивная сегментация). Разработка программного модуля для системы мониторинга биосферы и дистанционного зондирования. Создание пользовательского интерфейса программного модуля.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 29.04.2015Общая информация о графическом формате. Описание формата Microsoft Windows Bitmap. Структура файла DDВ исходного формата ВМР. Преобразования графических файлов. Просмотр и редактирование растровых изображений. Создание многодокументного приложения.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 06.06.2010Описание математических методов представления и обработки графических изображений. Описание разработанного программного дополнения. Описание функций и их атрибутов. Представление и обработка графических изображений. Результаты тестирования программы.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 27.01.2015Высокопроизводительные вычисления в обработке данных дистанционного зондирования Земли. Классификация аэрокосмических изображений. Способы удаленного доступа к суперкомпьютеру. Сжатие без потерь и с потерями. Программное обеспечение системы сжатия.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 28.09.2011Анализ влияния сглаживающего шума на различные категории томографических изображений. Разработка программного обеспечения для снижения помех и увеличения четкости очертаний крупных объектов. Метод рисования прямоугольников, ограничивающих все контуры.
практическая работа [1006,7 K], добавлен 28.09.2019Обзор существующего программного обеспечения для автоматизации выделения границ на изображении. Разработка математической модели обработки изображений и выделения контуров в оттенках серого и программного обеспечения для алгоритмов обработки изображений.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.03.2013Проектирование программного модуля: сбор исходных материалов; описание входных и выходных данных; выбор программного обеспечения. Описание типов данных и реализация интерфейса программы. Тестирование программного модуля и разработка справочной системы.
курсовая работа [81,7 K], добавлен 18.08.2014Программные продукты, используемые при проектировании базы данных. Разработка базы данных "Библиотека" с использование программного проекта Microsoft SQL Server. Создание таблиц, триггеров, пользователей, репликации, запросов, функций, процедур.
курсовая работа [897,6 K], добавлен 21.11.2011Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.
презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013Особенности работы программы ENVI, которая является наиболее совершенным программным обеспечением для работы с данными дистанционного зондирования. Спектральный анализ. Поддерживаемые форматы данных. Традиционный анализ изображений. Анализ местности.
отчет по практике [4,5 M], добавлен 28.08.2014Виды компьютерной графики. Photoshop – программа для создания и обработки растровой графики. Пакет программ для работы с векторной графикой CorelDraw. Обработка растровых изображений с использованием Photoshop. Этапы создания коллажа на тему "Музыка".
курсовая работа [2,3 M], добавлен 27.12.2014Выбор технологии, языка и среды программирования. Анализ процесса обработки информации и оценка структур данных для ее хранения. Разработка основных алгоритмов решения и структурной схемы программного продукта. Проектирование интерфейса пользователя.
курсовая работа [449,8 K], добавлен 14.01.2011Определение иерархии системы управления и контроля, а также структуры АСКУЭ. Разработка программного модуля обработки данных счётчиков электроэнергии. Определение технико-экономической актуальности, необходимости и возможности модернизации системы.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 20.05.2017Структурная диаграмма программного модуля. Разработка схемы программного модуля и пользовательского интерфейса. Реализация программного модуля: код программы; описание использованных операторов и функций. Вид пользовательской формы с заполненной матрицей.
курсовая работа [215,3 K], добавлен 01.09.2010Обработка изображений на современных вычислительных устройствах. Устройство и представление различных форматов изображений. Исследование алгоритмов обработки изображений на базе различных архитектур. Сжатие изображений на основе сверточных нейросетей.
дипломная работа [6,1 M], добавлен 03.06.2022История появления и основные понятия графического дизайна. Выявление главных преимуществ и недостатков недеструктивной обработки изображений. Сравнение деструктивной и недеструктивной обработки изображений. Сущность и особенности двухмерной графики.
реферат [5,2 M], добавлен 05.05.2023Описание метода обработки "Выделение контурных линий" и особенностей его применения и программной реализации. Способы увеличения контрастности. Значение правильного подбора формы гистограммы для качества компьютерной обработки растрового изображения.
курсовая работа [940,2 K], добавлен 24.06.2013Моделирование предметной области. Состав программного модуля. Разработка логической структуры единой базы данных банковской информационной системы "БИС". Создание экранных форм для ввода и корректировки информации. Разработка интерфейса пользователя.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 17.05.2016Изучение современных методик компьютерной обработки биомедицинских изображений с целью улучшения изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом-диагностом и эффективного сжатия изображений – для надежного хранения и быстрой передачи данных.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 15.04.2019Освоение методов манипуляции параметрами SVG изображений при помощи JavaScript и возможности по анимации в современных браузерах. Интерфейс и структура модуля визуализации данных. Определение аномальных данных и их определение, реализованные типы.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 20.05.2014
